Системный аналитик в ПАО Сбербанк Москва

Системный аналитик в команду Платформы «Мои Сервисы» Сбера. Отвечает за сбор и согласование требований, проектирование архитектурных изменений и участие в проектировании ИИ-агентов и их интеграций с микросервисами.

Задачи:

• Анализ инициатив бизнес-заказчика на этапе возникновения и определение видения ИТ-реализации, участие в наполнении бэклога
• Разработка и согласование требований к автоматизации системы и технических заданий на реализацию
• Разработка и согласование архитектурных изменений системы
• Координация разработки внутри команды
• Консультации бизнес-заказчика по функциональности и возможностям системы и её технологических компонент
• Участие в тестировании системы, подготовка сценариев и проведение приемо-сдаточных испытаний
• Участие в анализе и разборе дефектов промышленного контура
• Проектирование архитектуры ИИ-агентов: сценарии использования, взаимодействие агента с внешним миром (Tools/Function Calling), точки интеграции с микросервисами через REST/Kafka
• Промпт-инжиниринг и настройка поведения: разработка, тестирование и версионирование системных промптов, диалоговых сценариев и guardrails
• Оценка качества ИИ (Evals): разработка метрик успеха агента, формирование golden datasets, настройка автоматической (LLM-as-a-judge) и ручной оценки качества ответов
• Анализ пользовательского опыта: разбор логов диалогов и фидбэка для выявления узких мест и некорректных ответов агентов

Требования:

• Оконченное высшее образование
• Опыт работы в роли системного аналитика от 3 лет
• Владение навыками сбора, анализа и описания требований
• Знание нотаций моделирования бизнес-процессов и опыт визуализации схем (UML, BPMN и др.)
• Понимание архитектуры: основы микросервисной и монолитной архитектуры, взаимодействие компонентов системы
• Опыт работы с реляционными БД (например, DBeaver, pgsql)
• Понимание интеграций и API: принципы работы REST и SOAP, форматы JSON/XML, умение читать документацию API и тестировать эндпоинты через Postman или Swagger
• Понимание архитектуры LLM и ИИ-агентов: концепции Tool-use, Multi-agent систем, взаимодействие нейросети с бэкендом через API
• Знание принципов RAG: работа векторных баз данных и семантического поиска
• Навыки промпт-инжиниринга (Prompt Engineering)
• Опыт работы с оценкой качества (Evals): измерение фактологической точности, релевантности и безопасности ответов LLM
• Понимание специфики интеграции с LLM API: токенизация, стриминг ответов (Streaming)
• Опыт подготовки технической документации
• Отличные коммуникативные навыки
• Системное мышление, аналитический подход к решению задач, ориентация на результат
• Опыт работы в командах, применяющих гибкие методологии разработки ПО

Условия:

• Комфортный современный офис
• График работы: офис/гибрид
• Ежегодный пересмотр зарплаты, годовая премия
• Корпоративный спортзал и зоны отдыха
• Более 400 образовательных программ СберУниверситета для профессионального и карьерного развития
• Программа адаптации и помощь руководителя на старте (для Junior позиций)
• Расширенный ДМС, льготное страхование для семьи и корпоративная пенсионная программа
• Подписка Прайм с возможностью совместного использования на трёх близких
• Вознаграждение за рекомендацию друзей в команду Сбера

Навыки:

• UML
• BPMN
• REST
• SOAP
• JSON
• XML
• Postman
• Swagger
• PostgreSQL
• DBeaver
• Kafka
• LLM
• RAG
• Prompt Engineering
• Tool-use
• Multi-agent
• Evals
• LLM-as-a-judge
• Streaming
• микросервисная архитектура