System analyst for an AI video generation platform

Мы — AI-платформа для генерации и просмотра видеоконтента: авторы создают видео с помощью генеративных моделей, зрители смотрят. Высокая нагрузка, асинхронные пайплайны, глобальный рынок. Ищем системного аналитика уровня Senior в команду, отвечающую непосредственно за AI-генерации. Ты будешь проектировать и специфицировать фичи, построенные на генеративных моделях: пайплайны генерации (текст → изображение → видео → речь), классификацию запросов, промптинг и определение критериев качества моделей.

• Проектировать AI-фичи платформы: мультишаговые пайплайны генерации контента, обработку запросов пользователей, интеграции с AI-провайдерами (LLM, image/video/speech-модели).
• Превращать продуктовые идеи в точные спецификации: сценарии, API-контракты, модели данных, события — включая промпты, схемы структурированного вывода и правила fallback'ов как часть требований.
• Описывать взаимодействие микросервисов и асинхронные процессы: очереди, события, callbacks от AI-провайдеров, учёт стоимости генераций.
• Работать с нефункциональными требованиями: латентность, стоимость, деградация при отказе провайдера.
• Готовить документацию: процессы, решения (ADR), диаграммы (C4, sequence, ER), схемы БД.
• Активно использовать AI-инструменты в собственной работе — понимая, что модель умеет, где ошибается и как проверить результат.

• 4+ года опыта системным аналитиком; умение разложить хаотичную идею на чёткие блоки и довести её до реализуемой спецификации.
• Понимание микросервисной архитектуры и опыт проектирования интеграций (sync/async, их плюсы и минусы).
• понимание, как устроены продукты на генеративных моделях — промптинг, структурированные выводы, недетерминированность, стоимость и латентность генераций. Опыт спецификации хотя бы одной AI-фичи, дошедшей до продакшна.
• ежедневная практика работы с LLM в аналитических задачах (понимание context window, работа с галлюцинациями и верификация результатов, работа с агентными инструментами (или хотя бы понимание концепции)).
• Знание основных нотаций диаграмм (C4, UML, BPMN) и умение выбрать подходящую.
• OpenAPI/Swagger, Kafka, grpc, понимание реляционных и нереляционных БД.
• Будет плюсом: Представление о текущем ландшафте генеративных моделей: видео (Veo, Runway, Kling), изображения, текст, речь (TTS/dubbing) — и о критериях выбора модели под задачу; Опыт работы с evals: как формализуется и измеряется качество генеративного вывода; Опыт со стриминговыми платформами или high-load системами; Event-driven архитектура; CDN и доставка контента; Опыт в быстрых продуктовых командах или стартапах

• Полная удалёнка; ЗП в USD.
• Гибкий график (часовой пояс ближе к МСК).
• Минимум бюрократии, прямое влияние на продукт и процессы.