Системный аналитик

О проекте и команде: Мы строим высоконагруженные интеграционные шины, которые позволяют внутренним командам банка использовать ИИ для автоматизации процессов, анализа данных и создания новых клиентских продуктов.

Сейчас мы находимся в фазе масштабирования: переходим на Spec-Driven Development (SDD), где спецификация является единственным источником истины, и внедряем практики Docs-as-Code.

• проектирование архитектуры интеграции LLM: Разработка сквозных схем взаимодействия с внешними и он-прем моделями (RAG-конвейеры, векторные базы знаний, оркестрация вызовов через LangChain/LangGraph или аналоги)
• создание исполняемых спецификаций (SDD): Написание точных структурированных спецификаций (OpenAPI, AsyncAPI, JSON Schema), которые служат входными данными для генерации кода и автотестов. Вы будете проектировать контракты так, чтобы разработчики получали готовую реализацию логики вызова модели
• аналитика качества ответов моделей: Проектирование метрик оценки (L-Eval), разработка пайплайнов A/B тестирования промптов и версий моделей, анализ смещений (bias) и галлюцинаций на уровне бизнес-процессов
• data-driven проектирование: Глубокий анализ сырых данных, написание сложных SQL-запросов к Greenplum/ClickHouse/Hadoop для подготовки датасетов дообучения (fine-tuning) и формирования контекста для RAG
• прототипирование мостов между бизнесом и ML: Создание MVP-сервисов-оберток вокруг моделей, описание требований к предиктивным сервисам и перевод математических ограничений _data scientist_-ов на язык банковских бизнес-правил
• менторство и развитие практик: Обучение младших аналитиков работе со стеком GenAI, внедрение инструментов AI-assisted аналитики внутри команды и проведение ревью архитектурных решений смежных команд

• опыт работы системным аналитиком от 5 лет
• экспертное знание протоколов REST/gRPC/Kafka и форматов JSON/XML/XSD.
• понимание микросервисной архитектуры
• уверенное владение SQL
• практический опыт описания API через OpenAPI/AsyncAPI и ведения документации как кода (Markdown, Git, CI/CD для проверки актуальности артефактов)
• владение BPMN, UML
• желателен опыт использования AI-ассистентов в аналитике (например, автоматическая генерация маппингов, проверка консистентности ТЗ)

• комфортный, современный офис м. Кутузовская
• возможность выбрать удобный график – офис/гибрид
• ежегодный пересмотр зарплаты, годовая премия
• корпоративный спортзал и зоны отдыха
• более 400 образовательных программ СберУниверситета для профессионального и карьерного развития
• программа адаптации и помощь руководителя на старте (для Junior позиций)
• расширенный ДМС, льготное страхование для семьи и корпоративная пенсионная программа
• льготная ипотека для каждого сотрудника
• бесплатная подписка Прайм с возможностью совместного использования на трёх близких
• вознаграждение за рекомендацию друзей в команду Сбера.
• корпоративная пенсионная программа
• отсутствие строгого дресс-кода