Аналитик измерительных лабораторий

Napoleon IT — не просто IT-компания. Мы объединяем искусственный интеллект и человеческий подход. У нас более 200 сотрудников, 3 офиса в России и 3 направления: заказная разработка, outstaffing и собственные продукты. Кроме готовых AI-решений, мы развиваем LLM и Generative AI, строим мультиагентные системы и платформенные решения для брендов, ритейла и маркетплейсов. Мы ищем аналитика, которому интересно погрузиться в живой продукт.

• Консультировать пользователей на площадке: разбирать вопрос на рабочем месте, показывать порядок действий, помогать выполнять операции.
• Квалифицировать обращения: отличать «пользователь не знает, как» от «система не умеет» и от «ошибка в системе». Первое закрывать на месте, второе и третье — оформлять задачей с описанием и порядком воспроизведения.
• Доводить обращение до закрытия. Передать вопрос дальше по цепочке — не результат: ты сопровождаешь его, пока пользователь не выполнит операцию.
• Обучать пользователей: проводить индивидуальные и групповые разборы, делать короткие памятки по рабочим местам и типовым операциям.
• Настраивать систему в рамках прав администратора: справочники, шаблоны, учётные записи, права — по установленным правилам.
• Собирать и структурировать обратную связь: что повторяется, что мешает, что стоит доработать. Передавать владельцу бэклога с обоснованием приоритета.
• Сопровождать приёмку доработок пользователями заказчика.
• Вести письменные инструкции и пополнять базу знаний.
• Учитывать работу в трекере задач.
• Использовать ИИ-инструменты для подготовки инструкций, обработки обратной связи и поиска информации.

• Опыт от одного года в сопровождении, поддержке или внедрении информационных систем, либо в роли аналитика с прямым контактом с пользователями.
• Умение объяснить порядок работы человеку, который не обязан разбираться в IT.
• Способность довести вопрос до результата, когда он зависит от нескольких участников.
• Письменная речь: ты можешь оформить задачу так, чтобы разработчик воспроизвёл ситуацию без уточнений.
• Понимание модели данных на уровне чтения структуры справочников и связей между ними.
• Уверенное владение табличным редактором и трекером задач.
• Базовое знакомство с ИИ-инструментами (ChatGPT, Claude, Cursor) и желание применять их в работе.

• Очная работа на площадке заказчика в Москве, территориально ст. м. Нижегородская.
• Участие в крупном проекте для государственного заказчика.
• Наставничество и регулярная обратная связь.
• Корпоративные мероприятия: квизы, корпоративы, тимбилдинги, лекции, мастер-классы.
• Доступ к образовательным ресурсам IT-школы GIGASCHOOL.