Описание вакансии
Коротко о ролиТребуется системный аналитик уровня Middle+ / Senior (SA3) для участия в проектах заказной разработки и пресейлах, включая направление искусственного интеллекта. Полный цикл аналитических работ: от сбора и формализации требований до функционального тестирования, приёмки и демонстрации решений заказчику.
Задачи:
— Участие в проектах заказной разработки и пресейлах, включая направление искусственного интеллекта.
— Полный цикл аналитических работ: от сбора и формализации требований до функционального тестирования, приёмки и демонстрации решений заказчику.
— Ежедневное использование LLM-ассистентов (YandexGPT, GigaChat и аналогов) для решения рабочих задач.
Требования:
1. Анализ и проектирование
— Моделирование бизнес-процессов: BPMN 2.0.
— Проектирование систем: UML (диаграммы классов, последовательностей, активности), Use Case.
— Сбор требований: User Story, Use Case, техники интервьюирования.
— Проектирование баз данных: ER-модели, нормализация, понимание транзакционности.
— Прототипирование интерфейсов: Figma (базовая работа с макетами), Miro (схемы, майндмэпы).
2. Работа с данными и API
— Уверенное владение SQL (PostgreSQL, MySQL): сложные JOIN, оконные функции, CTE, оптимизация запросов.
— Работа с форматами данных: JSON, XML, YAML.
— Интеграции: REST API, SOAP.
— Понимание принципов работы брокеров сообщений на уровне producer/consumer.
— OpenAPI (Swagger): чтение спецификаций, внесение изменений.
3. Инструменты и процессы
— Jira: создание и декомпозиция задач, ведение спринтов.
— Confluence: оформление ТЗ, архитектурных решений, ведение базы знаний.
— Методологии разработки: Agile (Scrum, Kanban), понимание Waterfall.
— Git: ветвление, merge/pull requests в GitLab или GitHub.
— Postman: коллекции, переменные, скрипты для тестирования API.
4. Искусственный интеллект и векторные данные
— Ежедневное применение LLM-ассистентов (YandexGPT, GigaChat и аналоги).
— Использование ИИ для написания SQL-запросов, генерации и рефакторинга кода.
— Применение LLM для подготовки документации, анализа требований, проектирования API и моделей данных.
— Понимание принципов работы векторных баз данных.
— Опыт работы с Qdrant, pgvector или аналогами: хранение эмбеддингов, базовый векторный поиск.
5. Личностные качества
— Проактивность и самостоятельное доведение задач до результата.
— Умение принимать решения при неполных вводных.
— Способность быстро погружаться в новую предметную область.
— Стрессоустойчивость при сжатых сроках и параллельной загрузке.
Дополнительные требования (будет плюсом):
1. Разработка ИИ-решений
— LangChain, LangGraph: построение цепочек (chains), агентов и RAG-пайплайнов.
— Понимание протоколов MCP (Model Context Protocol) и A2A (Agent-to-Agent).
2. Обработка неструктурированных данных
— Интеграция SpeechKit, Whisper или аналогов для распознавания речи.
— Работа с Tesseract, Yandex Vision или аналогами для OCR и извлечения данных из документов.
3. Инфраструктура и архитектура
— Архитектурное моделирование: C4 Model.
— Docker, Kubernetes: понимание YAML-конфигураций, Helm.
— Yandex Cloud, AWS: S3/Object Storage, Managed Databases, IAM.
— RabbitMQ, Kafka: настройка, топики, партиции, гарантии доставки.
4. Разработка и хранение данных
— Python для написания ETL/ELT-скриптов, работы с Pandas и автоматизации.
— Опыт построения DWH.
— Моделирование данных: Data Vault, Star Schema, Snowflake Schema.
— Работа с BI-инструментами.
Контакты работодателя доступны по кнопке «Откликнуться» после входа.