Системный аналитик AI Smart Contracts в ПАО Сбербанк Москва

Системный аналитик в команду Фабрики смарт-контрактов — внутренней AI-native платформы, которая генерирует код смарт-контрактов по бизнес-требованиям и автоматически проводит их аудит. Роль на стыке распределенных реестров, генеративных моделей и финтеха.

Задачи:

• Собирать и анализировать требования от бизнес-подразделений, переводя юридические формулировки и бизнес-правила в алгоритмические спецификации для смарт-контрактов
• Проектировать схемы данных, потоки состояний (state machine) и логику смарт-контрактов для корпоративного блокчейна и EVM-совместимых сетей
• Формализовать требования к работе ИИ: проектировать промпты, правила валидации вывода моделей, критерии качества генерации кода и автотестов
• Проектировать архитектуру взаимодействия с автономными агентами: роли, протоколы общения, контракты API и сценарии обработки ошибок, включая галлюцинации
• Декомпозировать требования для кросс-функциональной команды в рамках Agile
• Создавать и поддерживать техническую документацию: BPMN-диаграммы, C4-модели архитектуры, спецификации API, включая AsyncAPI для событийной модели
• Участвовать в приемочном тестировании (UAT) и валидировать результаты работы ИИ-генератора и автоматического аудита

Требования:

• Опыт работы системным аналитиком от 6 лет, в финтехе или разработке сложных высоконагруженных систем от 3 лет
• Высшее техническое образование (ИТ)
• Опыт проектирования архитектуры корпоративных и публичных EVM-совместимых сетей
• Опыт описания логики смарт-контрактов: переменные состояния, модификаторы доступа, события, обработка ошибок
• Опыт проектирования API: REST, gRPC, событийная модель (Kafka); понимание синхронного и асинхронного взаимодействия в банковской среде
• Опыт работы с SQL на уровне самостоятельного исследования данных: оконные функции, CTE, сложные JOIN
• Опыт работы с нотациями BPMN 2.0, UML (Sequence, State Machine) и C4 Model
• Опыт работы с ML-моделями: понимание fine-tuning и RAG, формирование датасетов из бизнес-документации, оценка качества вывода
• Опыт формализации требований для LLM: системные промпты, few-shot примеры, шаблоны вывода (JSON Schema)
• Опыт проектирования контрактов для автономных агентов: полномочия, триггеры активации, fallback-сценарии и правила эскалации человеку
• Опыт описания требований к автоматическому аудиту: классы уязвимостей (re-entrancy, front-running, арифметические переполнения) и бизнес-правила безопасности
• Английский язык не ниже B1

Условия:

• Участие в создании уникального для российского финтеха AI-native продукта на стыке распределенных реестров и генеративных моделей
• Современный стек и возможность влиять на архитектурные решения платформы
• Возможность выбрать формат работы: гибрид или офис
• Комфортный современный офис: г. Москва, Кутузовский пр., 32к1
• Ежегодный пересмотр зарплаты, годовая премия
• Корпоративный спортзал и зоны отдыха
• Более 400 образовательных программ СберУниверситета
• Расширенный ДМС, льготное страхование для семьи и корпоративная пенсионная программа
• Ипотека выгоднее до 7% для каждого сотрудника
• Подписка Прайм с возможностью совместного использования на трёх близких
• Вознаграждение за рекомендацию друзей в команду Сбера

Навыки:

• BPMN 2.0
• UML
• C4 Model
• REST
• gRPC
• Kafka
• AsyncAPI
• SQL
• EVM
• Solidity
• LLM
• RAG
• fine-tuning
• JSON Schema
• промпт-инжиниринг