Системный аналитик / System Analyst

• Интервьюированием представителей разработки и производства (конструктора, технологи, плановики, диспетчера, руководители производства) для выявления проблемных мест и задач для цифровизации;
• Описанием бизнес-процессов (AS IS / TO BE) в нотациях BPMN и их согласованием с участниками бизнес-процессов;
• Декомпозицией бизнес-требований в технические (системные требования);
• Описанием user-stories, тест-кейсов для приемки реализованного функционала;
• Участием в тестировании функционала систем;
• Взаимодействием с командой разработки для корректировки требований.

• Уверенное владение нотациями: BPMN 2.0 (процессы), UML (диаграммы классов, последовательностей, активностей);
• Понимание архитектуры ПО: знание принципов REST API, понимание очередей сообщений (Kafka, RabbitMQ), опыт работы с SQL;
• Опыт работы с командой внедрения систем класса PLM, APS, MES, ERP;
• Системное мышление;
• Коммуникация не с IT-специалистами.

• Комфортный офис на метро "Мневники" с гибридным форматом 5/2.

Мы ищем системного аналитика в команду разработки Feature Store для розничного кредитования (ФЛ). Вам предстоит проектировать модели данных, работать с Big Data инструментами и внедрять передовые практики с использованием AI-агентов для оптимизации аналитических процессов.

Обязанности

• проектировать модели данных, ETL-пайплайны и отдельные компоненты Feature Store
• Сбор и анализ требований, согласовывание проектной документации
• проводить реверс-инжиниринг существующего кода (SQL, PySpark), в том числе с привлечением современных AI-агентов
• проектировать и согласовывать контракты на поставку данных (JSON-схемы)
• разрабатывать правила проверки DQ, проектировать аналитические витрины и BI-дашборды для мониторинга качества данных, бизнес-показателей и отчетности

Требования

• уверенное владение SQL, базовые навыки Python и начальный опыт работы со Spark / PySpark
• опыт проектирования аналитических витрин и работы с полуструктурированными данными (JSON) на уровне СУБД
• понимание принципов и методов организации проверок качества данных внутри хранилища
• опыт написания бизнес-требований, технических заданий на разработку, ведения задач в Jira или аналогичных таск-трекерах

Будет плюсом:

• базовое понимание Data Science, жизненного цикла ML-моделей и практический опыт разработки Feature Store
• знание специфики банковской сферы и бизнес-процессов кредитования физических лиц (ФЛ)
• понимание слоев хранилища, OLTP/OLAP, нормальных форм, методологий Инмона и Кимбалла, архитектуры «звезда»
• опыт разработки BI-дашбордов и проектирования аналитических витрин под них
• AI и современный стек: опыт работы с LLM, AI-агентами и практиками vibe-coding. Применение агентов для анализа неструктурированных данных (Confluence) и автоматизации разбора SQL/Python-кода
• опыт разработки специализированных моделей данных, описания ETL/ELT-пайплайнов сборки и создания методик (Data Playbooks) для обучения и работы AI-агентов с корпоративными знаниями и кодом.

Условия

• комфортный современный офис рядом с м. Кутузовская
• офисный формат работы
• ежегодный пересмотр зарплаты, квартальная и годовая премия (премия указывается в зависимости от должности и системы премирования)
• 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
• гибкий дисконт по ипотечному кредиту, равный 1/3 ключевой ставки ЦБ
• подписка Прайм с возможностью совместного использования на трёх близких
• вознаграждение за рекомендацию друзей в команду Сбера.