системный аналитик для AI-агентов

Команда развивает AI-агента для автоматизации офлайн-обращений корпоративных клиентов в контактном центре банка. Агент помогает разбирать обращения, понимать суть проблемы, предлагать дальнейшие действия и постепенно брать на себя часть операций в автономном режиме.

• Проектировать сквозные сценарии работы AI-агента, декомпозируя бизнес-процессы на шаги LLM, программную логику и внешние интеграции;
• Описывать технические контракты: API (OpenAPI), структуры данных (JSON Schema) и диаграммы последовательностей для взаимодействия со смежными системами;
• Определять границы ответственности между вероятностной моделью и детерминированной бизнес-логикой;
• Проектировать резервные сценарии при ошибках или таймаутах;
• Анализировать производственные логи обращений для поиска корневых причин ошибок в инструкциях, данных, инструментах и маршрутизации;
• Формулировать гипотезы по улучшению качества агента;
• Совместно с ML-командой дорабатывать инструкции и описания инструментов;
• Готовить детализированные постановки для бэкенд- и фронтенд-разработки;
• Участвовать в технических грумингах интеграционных решений;
• Оценивать эффект от изменений после релиза;
• Формировать метрики качества и регрессионные наборы кейсов для проверки стабильности решения.

• Опыт работы системным аналитиком уровня Middle+/Senior и практическое участие в создании AI/LLM-агентов именно в роли аналитика;
• Понимание архитектуры генеративных моделей: контекста, системных инструкций, ограничений и принципов вызова внешних инструментов;
• Уверенная работа с REST API и SQL;
• Владение инструментами визуализации процессов: BPMN, UML, Draw.io или Miro;
• Навык самостоятельного прохождения пути от неопределённой бизнес-задачи до технического решения, готового к реализации;
• Опыт проектирования высоконагруженных интеграций в корпоративной среде;
• Умение работать с неполными требованиями;
• Владение нотациями моделирования и способность аргументированно выбирать оптимальный вариант технической реализации из нескольких альтернатив;
• Навык чтения распределённых логов для диагностики сбоев;
• Опыт формирования требований к качеству тестовых данных;
• Будет плюсом опыт использования GigaChat, Kandinsky и аналогов в продуктах, навыки создания и использования AI-агентов.

• Комфортный современный офис в Москве, офисный или гибридный формат, Кутузовский проспект, д. 32, к.1;
• Ежегодный пересмотр зарплаты и годовая премия;
• Более 400 образовательных программ СберУниверситета для профессионального и карьерного развития;
• Расширенный ДМС и льготное страхование для семьи;
• Гибкий дисконт по ипотечному кредиту, равный 1/3 ключевой ставки ЦБ;
• Подписка Прайм с возможностью совместного использования на трёх близких;
• Корпоративный спортзал и зоны отдыха;
• Вознаграждение за рекомендацию друзей в команду Сбера.