System Analyst

Команда превращает процесс управления операционными рисками из рутинного в интеллектуальный и автоматизированный, проектирует и внедряет новые сценарии обработки инцидентов с AI-агентами, отвечает за надёжную, измеримую автоматизацию, которая снижает время реакции, повышает точность и освобождает экспертов для сложных задач. Фокус на автоматизации управления операционными рисками (IT-сбои, киберугрозы, утечки данных, риски мошенничества) и проектировании Guardrails для LLM.

Вам нужно будет проектировать и формализовывать архитектуру решений, разрабатывать архитектуру LLM-приложений и сценариев, схемы взаимодействия компонентов и микросервисов, API-контракты (REST, события), моделировать данные и схемы БД, описывать бизнес-процессы и workflow в BPMN, формировать требования к нефункциональным характеристикам, глубоко анализировать работу LLM-агентов в продакшене, мониторить и оценивать качество их reasoning и классификации, разрабатывать новые Guardrails для защиты от угроз AI, оптимизировать процессы обработки информации, анализировать данные и метрики, выявлять узкие места, формировать гипотезы и рекомендации для разработки, погружаться в анализ реальных операционных инцидентов банка.

• Опыт от 2 лет работы системным аналитиком в продуктовых или технологических командах (в разработке B2B/B2C-продуктов)
• Практический опыт проектирования интеграций с использованием REST API (OpenAPI/Swagger) и событийной архитектуры Kafka
• Уверенное владение SQL для сложной аналитики и проектирования реляционных моделей данных (с учётом производительности и индексов)
• Опыт формализации бизнес-логики и процессов с использованием BPMN/UML
• Навык декомпозиции сложных требований на задачи для разработки и создания чёткой технической документации (User Stories, спецификации)
• Системное и продуктовое мышление: умение видеть полную картину продукта, проектировать клиентские пути (User Journey) и предлагать архитектурные улучшения с учётом принципов микро-сервисной архитектуры
• Коммуникация и фасилитация: способность проводить воркшопы, ясно доносить требования до бизнес-заказчиков, разработчиков и продукт-менеджеров, участвовать в формировании бэклога
• Будет плюсом опыт с AI/ML (участие в проектах с машинным обучением или LLM, интерес к области), практика с AI-инструментами (генеративный AI для анализа или прототипирования), знакомство с RAG, цепочками (chains), агентами, базовое владение Python (pandas, numpy) для анализа данных, опыт в смежных ролях (Data/ML Engineering) и опыт в банковской сфере, финтехе или управлении рисками

• Реальные масштаб и влияние: создаётся новая парадигма управления нефинансовыми рисками автономно, без людей, мгновенно и надёжно
• Свобода экспериментов с ответственностью: быстрые прототипы, измерения, продуктив без бесконечных исследований
• Минимум бюрократии: фаст-трек согласований, понятные правила деплоя и доступа
• Сильная команда: дизайн-сессии, ревью, обмен знаниями, рост в Staff/Tech Lead
• Уникальная система обучения Сбера, семинары, тренинги, конференции
• Программа адаптации и помощь руководителя на старте
• ДМС, страхование от несчастных случаев, социальные гарантии
• Гибкий дисконт по ипотечному кредиту (1/3 ключевой ставки ЦБ)
• Бесплатная подписка СберПрайм+, скидки на продукты партнёров
• Вознаграждение за рекомендацию друзей
• Корпоративная пенсионная программа
• Корпоративные мероприятия