Бизнес-аналитик

Задачи: — планирование аналитических работ на проектах платформы (бэклог аналитики, сроки, зависимости от бизнеса и разработки) — выявление и первичный анализ требований заказчика: интервью, разбор текущего процесса, боли, целевой эффект автоматизации — организация и управление коммуникациями на проектах: бизнес, продукт, разработка, смежные системы — разработка функциональных требований (и участие в системных — совместно с системным аналитиком): user story / use case, критерии приёмки, исключения, эскалации — моделирование бизнес-процессов as-is / to-be: где ИИ заменяет шаг, где только помогает, где обязателен человек — прототипирование UI диалогов, карточек, форм подтверждения, экранов контроля качества — ведение проектной документации и формализация требований в Confluence / Jira — приоритизация и трассировка требований: от бизнес-цели до задачи разработки и приёмки — контроль качества требований на проектах: полнота, непротиворечивость, тестируемость, отсутствие скрытого scope — управление скоупом задач проектов: фиксация out-of-scope, влияние на сроки и ценность — управление аналитическими рисками: неясный процесс, нет владельца, нет данных для обучения/оценки и т.д. Требования: — опыт в сборе, анализе и формализации бизнес-требований; постановке задач команде разработки, моделировании бизнес-процессов в общепринятых нотациях (BPMN / UML / аналоги) — ведение проектной документации, приоритезация и трассировка требований — прототипирование UI (экраны, пользовательские сценарии, критерии приёмки) — использование инструментов: Jira, Confluence, Miro, MS Office (Word, Excel, Outlook, Visio) — понимание жизненного цикла разработки ПО (Agile / Scrum / Kanban) и умение контролировать корректное применение методологии в аналитике — работа с продуктами автоматизации процессов (RPA, workflow, чат-боты, ИИ-ассистенты, knowledge-системы — достаточно одного сильного трека) — ведение коммуникации со стейкхолдерами: выявлять потребность, аргументировать scope, проводить демонстрации и согласования — понимание и работа с ограничениями ИИ-продукта: качество ответа, галлюцинации, human-in-the-loop, PII, аудит действий, измеримые KPI автоматизации — базовое понимание SQL, REST, JSON — достаточно для диалога с разработкой и чтения контрактов — опыт в финтехе / банке / комплаенсе / бухгалтерских или кадровых процессах Необходимые специализированные знания и инструменты для платформы ИИ-автоматизации: — пользовательские сценарии диалоговых / агентных продуктов — критерии качества ИИ (precision/recall по задаче, оценка оператором, SLA ответа) — требования к данным, промптам, откату изменений — разграничение: что автоматизируется моделью, что — правилами, что остаётся за экспертом