Системный аналитик (Puzzle antifraud)

03 ноября 2026 • г Москва • ПАО Сбербанк • Информационные технологии:Системный аналитик

Мы - команда, создающая комплексную систему противодействия мошенничеству и обеспечивающая online/offline безопасность миллионов клиентов банка 24/7/365, предоставляя инструменты собственной разработки для:

  • Построения графа связей (позволяет проанализировать не только объекты и их свойства, но также их связи с другими объектами различных уровней и характеристик и применяется для получения дополнительных знаний об объекте за счет извлечения знаний о его окружении, выявления наиболее значимой информации, центров влияния, групп связанных объектов, цепочек)
  • Геопространственой аналитики: анализа локаций, построения маршрутов и тепловых карт
  • Выявления и анализа попыток мошенничества и иных отклонений
  • Портфеля технологичных сервисов накопления и обработки больших объемов данных со сложной структурой

Мы находимся на передовой технологических инноваций, соединяя возможности ИИ, современные технологии и потребности общества. Наше направление AI-трансформации — это стратегическая инициатива по интеграции LLM-агентов и мультиагентных систем в собственную аналитическую платформу:

  • AI-решения для глубокого анализа данных
  • Набор AI Tools, дающих агентам доступ к инструментам и сервисам платформы
  • Собственная no-code/low-code платформа для оркестрации AI-агентов и автоматизации рабочих процессов
  • Интеграция с внутренними LLM-шлюзами и средами исполнения агентов
  • RAG-системы для работы с корпоративными базами знаний и методологиями

Наш передовой технологический стек:

  • Storage - Hadoop, Cassandra, ClickHouse, Elasticsearch, FastGraph, PostgreSQL
  • Big Data Engineering- Scala, Spark, Flink
  • Backend - GO (GIN), Scala (ZIO), Kubernetes (OpenShift, DropApp)
  • Fronted - React, Redux (Redux ToolKit, RTK Query), Typescript, jest. Библиотеки: react-force-graph, leaflet
  • AI - Python (LangChain, LangGraph, Harness), GO (mcp-go), Typescript (no code platform), ai-coding (gigacode cli, claude, codex), RAG\GraphRag (PostgreSQL, Elasticsearch, Qdrant)
  • QA - Java, TestNG, Selenium, Maven, Allure
  • DevOps - Docker, Helm, Jenkins
Обязанности
  • Проектирование и анализ архитектуры технического решения совместно с командой разработки
  • Разработка и согласование концепции, проектной документации и технической документации, описание API, ведение документации в Confluence
  • Развитие направления мультиагентных решений обеспечивая полный цикл реализации
  • Проведение исследовательских работ и тестирование новых подходов и техник AI
  • Анализ источников данных, разработка моделей данных, логики алгоритмов и интеграций
  • Документирование и обеспечение соблюдения правил сбора, хранения и использования данных
  • Участие в полном цикле разработки и внедрения
Требования
  • Умение быстро погружаться в исследуемую область и оперативно переключаться на новое направление
  • Навыки интеграции решений на основе ML/AI в реальные производственные системы
  • Опыт проектирования логической и физической моделей данных. Языки SQL: понимание работы ETL-инструментов, умение писать SQL-запросы различной сложности
  • Знание форматов JSON/XML и навыки проектирование REST API
  • Способность обрабатывать и структурировать большой объем сложной информации, доступно и наглядно ее презентовать
  • Сбор, анализ и документирование бизнес-требований, описание use case, генерация идей, проработка технических решений, интеграционных взаимодействий
  • Коммуникативные навыки, достаточные для выстраивания конструктивного взаимодействия со смежными подразделениями и внутри команды


Будет плюсом

  • Понимание ключевых алгоритмов и подходов в AI/GenAI (LLM, vector search, NLP, context engineering и др.)
  • Понимание архитектуры AI/GenAI решений, LLM, RAG, BI и DataOps
  • Наличие опыта разработки собственных библиотек и инструментов для AI
  • Опыт успешного внедрения AI-решений, знание инструментов AI на рынке
  • Опыт программирования на любом языке и способность анализировать код
  • Владение инструментами Big Data (Hadoop, AirFlow, Spark, Kafka)
  • Понимание принципов работы NoSQL баз данных (Cassandra, ClickHouse, ElasticSearch, Qdrant, Neo4j)
Условия
  • Комфортный современный офис (ст.м.Кутузовская)
  • 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
  • расширенный ДМС, льготное страхование для семьи и корпоративная пенсионная программа
  • гибкий дисконт по ипотечному кредиту, равный 1/3 ключевой ставки ЦБ
  • бесплатная подписка СберПрайм+, скидки на продукты компаний-партнеров
  • вознаграждение за рекомендацию друзей в команду Сбера.