Ведущий системный аналитик LLM / AI-агенты в ПАО Сбербанк Москва

Системный аналитик уровня Middle+/Senior для проектирования AI-агента, автоматизирующего обработку офлайн-обращений корпоративных клиентов в контактном центре банка. Работа на стыке клиентского сервиса, банковских процессов, LLM и production-разработки.

Задачи:

• Проектировать end-to-end 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 sequence diagrams для взаимодействия со смежными системами.
• Определять границы ответственности между вероятностной моделью и детерминированной бизнес-логикой, проектировать fallback-сценарии при ошибках или таймаутах.
• Анализировать production-логи обращений для поиска корневых причин ошибок (prompts, данные, инструменты, маршрутизация).
• Формулировать гипотезы по улучшению качества агента и совместно с ML-командой дорабатывать инструкции (prompts) и описания инструментов (tools).
• Готовить детализированные постановки для backend/frontend-разработки и участвовать в технических грумингах интеграционных решений.
• Оценивать эффект от изменений после релиза, формируя метрики качества и регрессионные наборы кейсов для проверки стабильности решения.

Требования:

• Опыт системным аналитиком уровня Middle+/Senior и практическое участие в создании AI/LLM-агентов именно в роли аналитика.
• Понимание архитектуры генеративных моделей: контекст, system prompt, ограничения (галлюцинации, недетерминированность) и принципы вызова внешних инструментов.
• Уверенная работа с REST API, SQL и инструментами визуализации процессов (BPMN, UML, Draw.io/Miro).
• Навык самостоятельного прохода пути от неопределенной бизнес-задачи до технического решения, готового к реализации.
• Опыт проектирования высоконагруженных интеграций в enterprise-среде и умение работать с неполными требованиями.
• Владение нотациями моделирования и способность аргументированно выбирать оптимальный вариант технической реализации из нескольких альтернатив.
• Навык чтения распределенных логов для диагностики сбоев и опыт формирования требований к качеству тестовых данных.

Условия:

• 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 (медицинское страхование), 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.

Навыки:

• LLM
• REST API
• SQL
• BPMN
• UML
• Draw.io
• Miro
• OpenAPI
• JSON Schema
• GigaChat
• Kandinsky