Алматы, Медеуский район, улица Маметовой, 54
Метро: Абаяred_mad_robot — технологическая компания с экспертизой в запуске цифровых продуктов и новых бизнесов. Включает red_mad_robot AI — центр исследований и разработки ИИ-решений.
Мы находимся в поиске бизнес/системного аналитика с опытом в финтех и с AI-технологиями.
Собирать, анализировать и документировать бизнес- и системные требования, декомпозируя их в user stories и use cases с чёткими критериями приёмки.
Проектировать и описывать клиентские и системные бизнес-процессы в нотациях As-Is / To-Be.
Заниматься системным анализом — специфицировать API-контракты, модели данных и интеграционные потоки с внешними партнёрами (NEBRAS, кредитные бюро, KYC/AML-провайдеры).
Анализировать регуляторные и отраслевые документы (CBUAE, Open Finance, NEBRAS OpenAPI, FAPI, Sharia/AML) и переводить их в конкретные продуктовые требования.
Проектировать поведение AI-агентов: разрабатывать диалоговые сценарии, guardrails, критерии качества и приёмки для LLM-функционала, а также участвовать в курировании Sharia RAG knowledge base совместно с продуктом и compliance-командой.
Вести бэклог и документацию в JIRA и Confluence, строить диаграммы и схемы в Miro, используя нотации BPMN и UML.
Выступать связующим звеном между бизнесом, продуктовой командой, инженерией и compliance — снимать неоднозначности в требованиях на всех этапах.
Поддерживать приёмочное тестирование (UAT): формулировать критерии приёмки и проверять, насколько реализация соответствует спецификации.
Опыт работы в роли BA / SA от 4–5 лет, желательно в сфере digital, финтеха или банкинга.
Подтвержденная экспертиза по обеим сторонам аналитики — и в бизнес-требованиях, и в системных спецификациях (API, данные, интеграции). Нам важен не только процессный подход.
Умение читать и интерпретировать API-спецификации (OpenAPI / Swagger), понимание REST, моделей аутентификации и авторизации (OAuth 2.0 / OIDC).
Владение нотациями — BPMN, UML, построение диаграмм потоков данных.
Структурное мышление, способность работать в условиях неопределённости и быстро погружаться в регуляторные и технические тексты.
❗️Уровень английского от В2 и выше.
Продуктовое понимание принципов работы LLM — контекстное окно, температура, недетерминированность вывода, галлюцинации, ограничения моделей. Этого достаточно, чтобы ставить реалистичные требования и не заказывать невозможное.
Понимание разницы между детерминированными системами и вероятностным выводом LLM, а также того, как это меняет подход к критериям приёмки и тестированию.
Прикладной промпт-инжиниринг — умение писать и рецензировать промпт-спецификации, формулировать системные инструкции и ограничения.
Концептуальное понимание агентных систем — tool use / function calling, многошаговые цепочки, состояние агента.
Концептуальное понимание RAG — зачем нужен retrieval, что такое knowledge base, как качество извлечения влияет на ответ. Это нужно для участия в курировании Sharia RAG и определения корректности ответа.
Подход к оценке качества — умение определять метрики и различать типы датасетов: golden set, silver set, шумные данные, негативные случаи.
Дизайн диалоговых сценариев (conversation / dialogue design).
Использование AI-ассистентов в собственной работе — для анализа документов, прототипирования промптов и ускорения подготовки спецификаций (Claude и аналоги).
Знание исламских финансов (Murabaha, Takaful) и понимание Sharia-compliance.
Опыт в Open Banking / Open Finance (CBUAE, NEBRAS, AISP/PISP, FAPI, PSD2-аналоги).
Понимание AML / KYC-процессов и интеграций (Sumsub, Jucy score, ComplyAdvantage и аналоги).
Опыт работы в регулируемой среде и взаимодействие с регуляторами или сэндбоксами.
Home Credit Bank (ДБ АО «ForteBank»)
Алматы
до 800000 KZT