Senior System Analyst (AI Video generation platform)

Мы — AI-платформа для генерации и просмотра видеоконтента: авторы создают видео с помощью генеративных моделей, зрители смотрят. Высокая нагрузка, асинхронные пайплайны, глобальный рынок.

Ищем системного аналитика уровня Senior в команду, отвечающую непосредственно за AI-генерации. Ты будешь проектировать и специфицировать фичи, построенные на генеративных моделях: пайплайны генерации (текст → изображение → видео → речь), классификацию запросов, промптинг и определение критериев качества моделей.

Чем предстоит заниматься

• Проектировать AI-фичи платформы: мультишаговые пайплайны генерации контента, обработку запросов пользователей, интеграции с AI-провайдерами (LLM, image/video/speech-модели).

• Превращать продуктовые идеи в точные спецификации: сценарии, API-контракты, модели данных, события — включая промпты, схемы структурированного вывода и правила fallback'ов как часть требований.

• Описывать взаимодействие микросервисов и асинхронные процессы: очереди, события, callbacks от AI-провайдеров, учёт стоимости генераций.

• Работать с нефункциональными требованиями: латентность, стоимость, деградация при отказе провайдера.

• Готовить документацию: процессы, решения (ADR), диаграммы (C4, sequence, ER), схемы БД.

• Активно использовать AI-инструменты в собственной работе — понимая, что модель умеет, где ошибается и как проверить результат.

Требования

• 4+ года опыта системным аналитиком; умение разложить хаотичную идею на чёткие блоки и довести её до реализуемой спецификации.

• Понимание микросервисной архитектуры и опыт проектирования интеграций (sync/async, их плюсы и минусы).

• GenAI как домен: понимание, как устроены продукты на генеративных моделях — промптинг, структурированные выводы, недетерминированность, стоимость и латентность генераций. Опыт спецификации хотя бы одной AI-фичи, дошедшей до продакшна.

• GenAI как инструмент: ежедневная практика работы с LLM в аналитических задачах (понимание context window, работа с галлюцинациями и верификация результатов, работа с агентными инструментами (или хотя бы понимание концепции)).

• Знание основных нотаций диаграмм (C4, UML, BPMN) и умение выбрать подходящую.

• OpenAPI/Swagger, Kafka, grpc, понимание реляционных и нереляционных БД.

Будет плюсом

• Представление о текущем ландшафте генеративных моделей: видео (Veo, Runway, Kling), изображения, текст, речь (TTS/dubbing) — и о критериях выбора модели под задачу.

• Опыт работы с evals: как формализуется и измеряется качество генеративного вывода.

• Опыт со стриминговыми платформами или high-load системами.

• Event-driven архитектура; CDN и доставка контента.

• Опыт в быстрых продуктовых командах или стартапах.

Условия

• Полная удалёнка; ЗП в USD.

• Гибкий график (часовой пояс ближе к МСК).

• Минимум бюрократии, прямое влияние на продукт и процессы.

Присылай короткий рассказ о себе и пример подготовленного артефакта — в идеале спецификацию AI-фичи: что должна была делать модель, как это было описано для разработки и как проверялось качество.