системный аналитик GenAI-продукта

Сбер развивает AI-ассистента для руководителей банка, который помогает проводить регулярные встречи с подчинёнными, достигать бизнес-целей и брать на себя часть рутинных задач. Система построена на основе GenAI.

• Транслировать бизнес-потребности в технические требования к функционалу и логике AI-агентов;
• Проектировать интеграции агентов с внешними API, включая форматы данных, обработку ошибок, таймауты и повторные запросы;
• Проектировать взаимодействие между агентами: оркестрацию, передачу контекста, приоритизацию запросов и сценарии эскалации;
• Сопровождать требования до готовых промптов, контролировать их соответствие бизнес-требованиям и передавать системные требования команде сопровождения;
• Взаимодействовать с заказчиками, руководством и командой разработки, обеспечивать прозрачность процесса;
• Исследовать рынок, проверять гипотезы, сравнивать подходы на основе LLM, RAG, инструментов и мультиагентности, готовить обоснованные рекомендации.

• Понимать архитектуру веб-систем, REST API, gRPC, форматы данных JSON, OpenAPI/Swagger и Protobuf, интеграционные паттерны: синхронное и асинхронное взаимодействие, вебхуки и очереди;
• Понимать принципы работы LLM, промпт-инжиниринг, ограничения моделей и галлюцинации;
• Знать RAG и векторные базы данных;
• Понимать архитектуру AI-агентов, инструменты, вызов функций, оркестрацию и мультиагентные сценарии;
• Знать LangGraph, LangChain или аналогичные фреймворки;
• Понимать, что такое harness и из чего состоит базовая платформа для GenAI-агентов;
• Уметь проектировать логику агентов: сценарии, состояния, ветвления, обработку ошибок и резервные сценарии;
• Уметь декомпозировать задачи и писать точные, проверяемые технические требования, пользовательские истории с критериями приёмки или спецификации;
• Иметь опыт взаимодействия с бизнесом и перевода требований в технические спецификации;
• Иметь опыт работы с PostgreSQL и SQL, чтения схем и описания сопоставления данных;
• Уметь быстро проверять гипотезы, исследовать рынок AI-решений и оценивать применимость технологий;
• Будет плюсом понимание стека Java и React на уровне общения с командой, опыт сопровождения функций от идеи до выпуска в продуктовых командах, опыт написания технических заданий для специалистов по промптам, базовые навыки прототипирования на Python, псевдокоде или конфигурациях.

• Комфортный современный офис;
• Корпоративный спортзал и зоны отдыха;
• Обучение для профессионального и карьерного развития;
• Программа адаптации и помощь руководителя на старте;
• Расширенное ДМС и льготное страхование для семьи;
• Дисконт по ипотечному кредиту, равный 1/3 ключевой ставки ЦБ;
• Подписка Прайм с возможностью совместного использования на троих близких;
• Вознаграждение за рекомендацию друзей в команду;
• Корпоративная пенсионная программа.