Бизнес-аналитик

• планирование аналитических работ на проектах платформы (бэклог аналитики, сроки, зависимости от бизнеса и разработки)
• выявление и первичный анализ требований заказчика: интервью, разбор текущего процесса, боли, целевой эффект автоматизации
• организация и управление коммуникациями на проектах: бизнес, продукт, разработка, смежные системы
• разработка функциональных требований (и участие в системных — совместно с системным аналитиком): user story / use case, критерии приёмки, исключения, эскалации
• моделирование бизнес-процессов as-is / to-be: где ИИ заменяет шаг, где только помогает, где обязателен человек
• прототипирование UI диалогов, карточек, форм подтверждения, экранов контроля качества
• ведение проектной документации и формализация требований в Confluence / Jira
• приоритизация и трассировка требований: от бизнес-цели до задачи разработки и приёмки
• контроль качества требований на проектах: полнота, непротиворечивость, тестируемость, отсутствие скрытого scope
• управление скоупом задач проектов: фиксация out-of-scope, влияние на сроки и ценность
• управление аналитическими рисками: неясный процесс, нет владельца, нет данных для обучения/оценки и т.д.

• опыт в сборе, анализе и формализации бизнес-требований; постановке задач команде разработки, моделировании бизнес-процессов в общепринятых нотациях (BPMN / UML / аналоги)
• ведении проектной документации, приоритезации и трассировки требований
• прототипировании UI (экраны, пользовательские сценарии, критерии приёмки)
• использовании инструментов: Jira, Confluence, Miro, MS Office (Word, Excel, Outlook, Visio)
• понимании жизненного цикла разработки ПО (Agile / Scrum / Kanban) и умение контролировать корректное применение методологии в аналитике
• работе с продуктами автоматизации процессов (RPA, workflow, чат-боты, ИИ-ассистенты, knowledge-системы — достаточно одного сильного трека)
• ведении коммуникации со стейкхолдерами: выявлять потребность, аргументировать scope, проводить демонстрации и согласования
• понимании и работе с ограничениями ИИ-продукта: качество ответа, галлюцинации, human-in-the-loop, PII, аудит действий, измеримые KPI автоматизации
• базовое понимание SQL, REST, JSON — достаточно для диалога с разработкой и чтения контрактов
• опыт в финтехе / банке / комплаенсе / бухгалтерских или кадровых процессах

Необходимые специализированные знания и инструменты:

Для платформы ИИ-автоматизации дополнительно:

• пользовательские сценарии диалоговых / агентных продуктов
• критерии качества ИИ (precision/recall по задаче, оценка оператором, SLA ответа)
• требования к данным, промптам, откату изменений
• разграничение: что автоматизируется моделью, что — правилами, что остаётся за экспертом