Вакансии

Задачи: — Участие в проектировании механизмов защиты информации для ОС, проработка архитектуры решений. — Анализ нормативной документации в области разработки ПО и защиты информации. — Формирование и контроль реализации технических требований к разрабатываемым механизмам защиты ОС, постановка задач в разработку. — Проработка сценариев использования механизмов защиты, исследование конкурентных решений. — Создание и поддержка документации: спецификации, проектные решения, UML-диаграммы (Use Case, Sequence, Component), методики испытаний. — Участие в формировании конструкторской документации по реализации СЗИ в ОС (модели данных, верхнеуровневое описание архитектуры решений, внешних и внутренних API). — Взаимодействие с командами разработки, QA-инженерами и специалистами по ИБ. Требования: — Опыт работы в должности системного аналитика в IT и ИБ компаниях. — Навыки администрирования операционных систем семейства Linux. — Понимание внутреннего устройства операционных систем семейства Linux (архитектура ОС, пользовательское окружение, управление процессами и памятью, управление ФС и вводом-выводом). — Знание принципов работы механизмов защиты информации (дискреционное, мандатное управление доступом, идентификация и аутентификация, контроль целостности, шифрование и другие). — Знание нормативной базы (ФСТЭК России, МО). — Навыки проработки сценариев использования и требований к механизмам защиты информации. — Знание основных процессов разработки ПО, его этапов и понимание роли аналитика в процессе. Будет плюсом: — Навыки моделирования работы программных систем (UML), описания процессов (BPMN), владение нотациями описания программной архитектуры (С4) или разработки технических заданий. — Желание разбираться в деталях технической реализации продукта. — Инициативность и самостоятельность. — Аналитические навыки и системное мышление. — Способность к упорядочиванию и структурированию большого объёма информации. Условия: — Заряженная команда. — Уверенность в будущем. — Стабильный и прозрачный «белый» доход и полноценный соцпакет согласно ТК РФ. — Офис в 2 минутах ходьбы от станции метро Бутырская. — Возможность удалённой работы. — Конкурентная заработная плата. — Расширенный полис ДМС. — Спорт и поддержка спортивных инициатив (сноуборд, лыжи, дайвинг, бег, футбольная и волейбольная команды, киберспорт, турниры по настольному футболу). — Бесплатный кофе, чай, печеньки и фрукты в офисе. — Корпоративные скидки и привилегии от BestBenefits.

• Опыт работы с MD NAV/Navision от 2 лет: техническая архитектура, кастомизации, C/AL, debugger.

Задачи: — Выполнение проектных задач по модели аутстафф (подключение специалиста в команду заказчика). Требования: Техническая подготовка: — Понимание методов анализа и проектирования систем. — Знание основных паттернов проектирования интеграций и best practices, включая синхронные и асинхронные взаимодействия. — Знание и понимание основных требований микросервисной архитектуры, рисков и проблем. — Четкое представление об особенностях RESTful взаимодействий. — Навык анализа предметной области проекта. — Навыки декомпозиции предметной области. — Навыки выделения максимально независимых функционалов/зон ответственности в микросервисной архитектуре. — Понимание принципов проектирования реляционных баз данных. — Понимание принципов проработки отказоустойчивости ПО на уровне команды разработки. Опыт работы с документацией: — Владение нотациями BPMN (логические, исполняемые), UML (sequence, activity и др.), C4 (уровень II, III). — Понимание отличий функциональных и нефункциональных требований, сбор и описание. — Проработка и документирование реляционных БД на логическом уровне (ERD). — Проработка и документирование программных интерфейсов (API): RESTful, Kafka, RPC. — Навыки ревью аналитической документации. — Навык описания существующих legacy-систем по доступным артефактам. Использование специализированных инструментов: — Инструменты управления проектами и совместной работой (Jira, Confluence). — Инструментарий чтения топиков Kafka. — Postman для проработки интеграций и проверки API. — Средства описания BPMN, UML. — Навыки работы с инструментами observability и мониторинга. Основы проектного менеджмента: — Понимание жизненного цикла разработки ПО (водопадная модель, Agile, Scrum). — Оценка рисков и управление ими. Навыки межличностного взаимодействия и коммуникации: — Эффективная коммуникация, умение взаимодействовать со стейкхолдерами. — Четкое изложение мыслей и передача сложных концепций. — Сотрудничество с различными специалистами команды (разработчики, дизайнеры, тестировщики, менеджеры проектов). — Навыки переговоров и фасилитации: проведение интервью, фасилитация встреч и совещаний, проведение грумингов. Soft Skills и личностные характеристики: — Критическое мышление и аналитический склад ума. — Структурированный подход к решению задач. — Навыки проработки сложных, многофакторных, неочевидных задач и задач с research частью. — Выявление скрытых зависимостей и противоречий в требованиях. — Умение выявлять и корректно обрабатывать манипуляции. — Внимание к деталям при составлении документов и работе над проектом. — Контроль полноты и точности спецификаций. — Способность адаптироваться к изменениям, гибкость в изменении планов и подходов. — Быстрая адаптация к новым требованиям заказчика. — Умение и желание учиться. — Самостоятельность и инициативность, проактивность в поиске путей улучшения рабочих процессов. — Навык принятия конструктивной критики, спокойное восприятие обратной связи и готовность совершенствоваться. Условия: — Оформление по ИП/Самозанятости. — Удаленный формат работы. — Полная занятость.

MD NAV/Navision: опыт от 2 лет, понимание технической архитектуры, кастомизаций, C/AL и работы с debugger. Сбор и анализ требований, взаимодействие с заказчиками, описание бизнес-процессов, сценариев использования и требований.

Location: Москва **AEF (Agent Execution Framework)** — платформа Сбера для запуска и контроля AI-агентов и мультиагентных систем. Она делает работу агентов надёжной, наблюдаемой и безопасной. Сейчас мы выпускаем **AEF.Lite** — открытую версию платформы. Компании экосистемы должны разворачивать её у себя «одной командой» и сразу получать трейсинг, контроль и связь с Банком. Ищем системного аналитика, который хочет вырасти в **solution-архитектора**. Вы разберётесь, как устроены агенты и инфраструктура у разных компаний, спроектируете для них лучшее решение и доведёте его до продакшна. Обязанности * исследовать архитектуру и инфраструктуру агентов в компаниях экосистемы: как агенты устроены, где запущены, какие ограничения по безопасности и сети. По итогам проектировать схему подключения к AEF * проектировать дистрибутив AEF.Lite: из каких компонентов он состоит, как они взаимодействуют, как ставится и обновляется, как банковские сервисы заменяются open-source аналогами (OIDC/Keycloak, Kubernetes, Istio) * проектировать сбор и передачу трейсов и метрик агентов: OpenTelemetry, access-логи окружения, Kafka-контракты, модель данных, обезличивание * проектировать API и контракты интеграций и описывать нефункциональные требования: надёжность, поведение при недоступности каналов, безопасность, объёмы * декомпозировать бизнес-сценарии в требования и архитектуру AI-решений, задавать критерии качества и безопасности агентов (guardrails, evals) * быстро проверять архитектурные гипотезы на стенде вместе с разработкой и DevOps: прототип, замер, решение * вести документацию как код (Markdown, PlantUML): требования, архитектурные решения, открытые вопросы, словарь * сравнивать AEF с рыночными решениями (фреймворки агентов, observability, evals) и приносить лучшие практики в продукт. Требования * **опыт:** от 3 лет в системном анализе или проектировании IT-систем. Для кандидатов с глубокой экспертизой в разработке GenAI-продуктов готовы рассматривать меньший стаж * **интеграции и архитектура данных:** проектирование REST/gRPC API, асинхронного обмена сообщениями (Kafka/PubSub), разработка форматов данных (JSON/XML) и контрактов (OpenAPI/AsyncAPI) * **архитектура LLM-приложений:** понимание принципов работы генеративных моделей. Умение описывать обвязку вокруг модели (промпты, парсеры, оркестратор) * **практический опыт разработки агентов:** работа хотя бы с одним из стеков: LangChain/LangGraph, CrewAI, прямые вызовы OpenAI/Anthropic API, Model Context Protocol (MCP) * **инфраструктура:** базовое понимание контейнеризации (Docker), Kubernetes (умение читать манифесты `Deployment`, `Service`), концепции _service mesh_ * **моделирование и документация:** владение нотациями UML/C4 для создания sequence-диаграмм, диаграмм компонентов и развертывания * **инструменты:** уверенное использование AI-ассистентов (Claude Code, Cursor, GitHub Copilot) для анализа кода, генерации прототипов и подготовки технической документации Условия * комфортный современный офис рядом с м.Кутузовская * возможность выбрать удобный график – 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 * льготная ипотека для каждого сотрудника * бесплатная подписка Прайм с возможностью совместного использования на трёх близких * вознаграждение за рекомендацию друзей в команду Сбера. * корпоративная пенсионная программа * отсутствие строгого дресс-кода.

сбор и выявление потребности заказчика; постановка задач для разработчиков;

Задачи: — Анализ требований: полнофункциональное выявление бизнес-, пользовательских, функциональных и нефункциональных требований к data-платформенным решениям — Декомпозиция бэклога: разбиение крупных инициатив на эпики, фичи, User Stories и задачи с определением критериев DoD и AC — Проведение R&D: исследовательские работы, изучение новых подходов, анализ tech trends, создание прототипов решений — Проектирование интеграций: детальное проектирование межсистемных интеграций и потоков данных с микросервисами, внешними потребителями и AI-агентами — Документирование: подготовка технических требований, API-контрактов (REST/JSON, Kafka-схема), ADR, спецификаций — Моделирование данных: проектирование концептуальных, логических и физических моделей данных, ER-диаграммы, нормализация/денормализация — Проектирование событийно-ориентированных архитектур: моделирование потоков данных через Kafka, определение схем событий и SLA доставки — Согласование: проведение согласований технических требований со стейкхолдерами, техническими лидами и владельцами продукта — Участие в приёмочном тестировании: проверка реализованного функционала на соответствие требованиям и спецификациям — Разбор инцидентов: участие в расследовании инцидентов, анализ root cause, формализация требований на исправления и превентивные меры Требования: Опыт и экспертиза: — Самостоятельное выявление и формализация требований к информационным системам — Опыт проектирования data-решений: ETL/ELT-пайплайны, хранилища данных, data pipelines — Уверенное знание SQL (оконные функции, CTE, джойны) — Понимание событийно-ориентированной архитектуры и брокеров сообщений (Kafka) — Владение REST/JSON/JSON Schema, проектирование и ревью API-контрактов — Понимание микросервисной архитектуры и её паттернов Проектирование и моделирование: — UML: диаграммы последовательностей, компонентов, развёртывания, состояний — DDD: понимание bounded contexts, агрегатов, доменных событий и применение при формировании требований к микросервисам — Проектирование ER-диаграмм уровня продакшна Работа с данными: — Понимание принципов проектирования data-хранилищ: концептуальная, логическая, физическая модели — Опыт описания контрактов данных: схемы, валидация, версионирование — Понимание тематики Kafka: topic naming, partitioning strategy, schema registry Инструментарий: — Проектирование: PlantUML, draw.io, Miro или аналоги — Клиент-серверные взаимодействия: Postman, Insomnia или аналоги — Мониторинг и наблюдаемость: принципы построения дашбордов (Grafana, Kibana) — Опыт использования AI-инструментов (LLM, AI CLI-ассистенты, IDE-плагины) для подготовки документации и ревью требований Soft Skills: — Системное мышление, выявление рисков и точек отказа — Уверенная устная и письменная коммуникация — Управление конфликтами интересов стейкхолдеров, нахождение консенсуса, эскалация — Активное слушание, умение задавать правильные вопросы (5 Why, Jobs-to-be-done) — Способность вести несколько проектов параллельно, управлять приоритетами Будет плюсом: — Опыт в HR-Tech / HR-аналитике — Опыт проектирования data-инструментов (каталог данных, системы data lineage) — Опыт работы с ClickHouse, Redis, S3 — Практический опыт взаимодействия/разработки AI-агентов — Понимание основ безопасности: шифрование, аутентификация, аудит данных — Навыки работы с генеративными AI-моделями, создание и использование AI-агентов — Опыт использования GigaChat, Kandinsky и аналогов — Инструментальное владение AI для анализа, генерации и автоматизации Условия: — Инновационные проекты и задачи для профессионального роста — Среда для обмена знаниями с высокой экспертизой внутри команды — Сплочённая команда — Культура, создаваемая сотрудниками, поддержка корпоративных комьюнити — Стабильная зарплата и годовой бонус — Гибридный формат работы — Современный IT-офис рядом с метро "Кутузовская" с фитнес-залом — Более 400 образовательных программ СберУниверситета — Расширенный ДМС, льготное страхование для семьи, корпоративная пенсия — Гибкий дисконт по ипотечному кредиту — Подписка Прайм с возможностью использования трёх близких — Вознаграждение за рекомендацию друзей в команду Сбера

Location: Москва Вакансия для того, кто хочет строить инновации мирового уровня и видеть реальный след от своей работы. Команда создаёт ИИ-решение для анализа реализации стратегии Сбера. Это кейс на уровне топовых мировых исследований в области сценарного моделирования комплексных экономико-социальных систем и построения предиктивных алгоритмов. Ищем в команду ребят с сильным техническим и концептуальным мышлением и жаждой создавать новое. Обязанности ### Обязанности * сбор, анализ, формализация и согласование требований (функциональные, нефункциональные) * участие в проектировании и анализе архитектуры системы, интеграционных взаимодействий и клиентского пути * формализация требований к AI-функциональности: функциональные требования + требования к качеству ответов LLM и критерии приёмки GenAI фич * верификация и приёмка AI-функционала с учётом недетерминированности * описание требований к агентским сценариям и интеграциям * формализация требований к оценке качества (evals, golden set, процедуры регресса) в постановках для разработки * описание требований к RAG и корпоративной памяти: состав и структура источников, разметка, права доступа, качество данных * подготовка технических спецификаций для команд разработки, консультации в процессе реализации, приемка готового функционала * участие в проведении тестирования разработанного функционала и проведение демонстрации разработанного функционала для заказчика. Требования ### Требования * опыт работы с высоконагруженными системами на позиции системного аналитика от 5 лет * понимание GenAI технологий (LLM, RAG, агенты) и умение формализовать требования к качеству недетерминированных систем * Глубокое понимание микросервисной архитектуры, практический опыт работы с Kafka или другими брокерами сообщений * опыт проектирования баз данных и умение написать SQL запрос средней сложности * понимание методологий проектирования сложных информационных систем, опыт моделирования бизнес-процессов (UML, BPMN 2.0) и построения архитектурных моделей * опыт разработки и документирование API-контрактов (REST, SOAP), проектирование RestApi в Swagger OpenAPI * умение тестировать запросы с помощью инструментов Postman/Insomnia/Swagger * понимание и опыт работы с форматами данных: JSON, YAML, XML, HTML * понимание основ UI/UX. ### Будет плюсом * навык работы в PlantUML * навыки чтения Python и Java кода * опыт использования GigaChat, Kandinsky и аналогов в продуктах, навыки создания и использования AI-агентов. Условия ### Условия * гибридный формат работы из офиса в г. Москва * годовой бонус и ежегодный пересмотр * ДМС с первого дня + стоматологию и льготное страхование для семьи * корпоративный университет Сбера, внутреннюю образовательную платформу, участие в IT-конференциях * офис на Ленинском проспекте с зонами отдыха и спортзалом * льготную ипотеку в Сбере, корпоративную пенсионную программу, подписку СберПрайм с возможностью совместного использования на трёх близких, скидки от партнеров и сервисов группы компаний.

— Восстановление бизнес-логики по коду и данным; — Моделирование доменов (DDD), бизнес-процессов и взаимодействия сервисов;

– Сбор, систематизация и анализ бизнес- и технических требований к доработке систем ДБО; – Участие в проектировании решений по модификации банковских систем.

Задачи: — Полный цикл системного анализа модулей платформы — Формализация бизнес-требований — Проектирование логики работы модулей — Описание интеграций и потоков данных Требования: — Опыт работы в бизнесе в сфере ритейла, производства на роли бизнес/системного аналитика — Опыт работы в консалте в сфере управления цепями поставки, ритейла на роли бизнес/системного аналитика — Знание стека: Knowledge Space, Optimacros, Novo BI, Jume, Reshape — Опыт работы системным аналитиком от 5 лет — Желателен совмещённый опыт SA+BA — Опыт работы с аналитическими платформами, корпоративными системами или системами планирования — Опыт участия в сложных проектах с большим количеством данных и интеграций — Системный анализ требований (BRD, FRD, SRS, Use Cases, User Stories) — Моделирование бизнес-процессов (UML, AS-IS / TO-BE) — Проектирование и описание данных (ER-диаграммы, логические модели) — Работа с реляционными и нереляционными БД на уровне анализа данных и требований — Работа с интеграциями: REST API, форматы обмена, спецификации OpenAPI; понимание событийных интеграций — Декомпозиция сложных бизнес-задач до технических требований — SQL: чтение и написание аналитических запросов — Высшее образование (информационные технологии, математика, экономика, прикладные науки) — Работа с большим количеством стейкхолдеров — Навыки фасилитации Будет плюсом: — Опыт в Supply Chain, Demand Planning, Forecasting, ERP, APS — Опыт работы в продуктовых командах (Agile, Scrum) — Понимание процессов Supply Chain Planning, S&OP, Demand Sensing (для модуля Demand Planning) — Понимание задач линейной и смешанно-целочисленной оптимизации, LP, MILP (для модуля Supply Network Planning) — Опыт описания требований к ML и аналитическим компонентам (feature engineering, качество данных, метрики моделей) — Базовое понимание методов Operations Research для диалога с разработчиками алгоритмов — Навыки построения экономических обоснований (ROI, TCO, cost-to-serve) — Базовые навыки анализа данных для валидации гипотез — Инструменты моделирования: Draw.io, PlantUml, Miro или аналоги — Яндекс.Трекер Axenix, Яндекс.Вики Axenix (или Jira, Confluence) — Базовое понимание архитектуры web-приложений, backend-сервисов и ML-конвейеров — Инструменты бизнес-анализа: gap-анализ, моделирование бизнес-объектов — Сертификации по системному или бизнес-анализу (IIBA CBAP, CCBA, курсы по BABOK) — Обучение в области Supply Chain, Demand Planning, Operations Research

Location: Москва Наша команда разрабатывает решения для оркестрации бизнес-процессов ипотечного кредитования, в основном связанных с перечислением денежных средств и хранением данных. Поэтому основной упор при разработке делается на отказоустойчивость создаваемых сервисов. Обязанности ### **Обязанности** * сбор и анализ требований * отрисовка сиквенс диаграмм, базового солюшена, проектирование модели данных * описание требований к системе * участие в интеграционно-функциональном тестировании * организация и согласование приемо-сдаточных испытаний * участие в разборе инцидентов при необходимости * поддержка релизной деятельности при необходимости Требования ### **Требования** * опыт работы на позиции системного аналитика в ИТ-компании или финансовой организации от 5 лет * опыт разработки функциональных требований и проектной документации * опыт сбора и формализации бизнес-требований * опыт построения интеграций между автоматизированными системами * знание типовых паттернов интеграции систем, технологического стека * знание нотаций UML, BPMN * умение лаконично формулировать свои мысли устно и письменно Условия ### **Мы готовы предложить:** * гибридный формат работы * годовой бонус и ежегодный пересмотр зарплаты * расширенный ДМС с первого дня и льготное страхование для семьи * корпоративный университет Сбера, внутренняя образовательная платформа, участие в IT-конференциях * офис на Кутузовской, зонами отдыха и спортзалом * льготная ипотека в Сбере, корпоративная пенсионная программа, подписка СберПрайм+ с возможностью совместного использования на трёх близких.

Location: São Paulo, Brazil New opportunities in Brazil! 🟢 Dev.Pro is a US-based software development company helping tech companies build their products and grow their business. We’re remote-first, and we work with independent contractors in over 55 countries, so you’d be collaborating in a multicultural environment on some really interesting projects. We invite a Senior System Analyst to join our team and work on a complex fintech project for a leading global financial services infrastructure provider. You'll contribute to the development and enhancement of a flexible asset tokenization platform with robust smart contract capabilities. You’ll work at the intersection of business analysis and system analysis, collaborating closely with business stakeholders, software engineers, and data engineering teams to understand requirements and define effective solutions. 🟩 What's in it for you: Work on a complex project for a renowned regtech and fintech company developing blockchain-based infrastructure for financial institutions Gain hands-on experience working with data and modern data architecture Deepen your expertise in both business and system analysis while sharing knowledge and developing new skills within Dev.Pro’s BAO community ✅ Is that you? 5+ years of experience in a Business Analyst role Strong technical background with solid experience in system analysis Experience working closely with data engineering teams Understanding of data architecture concepts, including data lakes and data warehouses Hands-on experience writing SQL queries for data analysis and investigation Experience analyzing, documenting, managing, and prioritizing business and system requirements Strong understanding of Business Analysis practices, SDLC, and Agile methodologies Strong analytical and problem-solving skills High level of autonomy and proactivity Strong communication and collaboration skills, with the ability to effectively manage challenging stakeholder relationships Upper-Intermediate+ English level Desirable: Experience in fintech or financial services Experience with blockchain projects Experience working in international, distributed teams 🧩 Key responsibilities and your contribution In this role, you'll use your knowledge and skills to improve the efficiency and accuracy of the development process, enhancing the overall quality and effectiveness of the team’s blockchain projects. Set up and enhance the process of requirement gathering, analysis, and documentation, ensuring clear and standards-compliant project specifications Act as the main point of communication with product stakeholders, assisting in feature prioritization and managing requested changes Serve as a proxy product owner, representing stakeholders and ensuring seamless communication with the development team Facilitate Scrum events, ensuring their productivity for effective collaboration and promptly resolving/escalating blockers Create and maintain relevant project-related documentation, including visualizing developed solution workflows through diagrams Our next steps: ✅ Submit a CV in English — ✅ Intro call with a Recruiter — ✅ Interview — ✅ Signing the Contract Interested? Find out more: 📋 How to Join Us 💻 LinkedIn Page 📈 Our website 💻 IG Page By submitting application, I've read and agree to the Dev.Pro Private Policy and Consent on Processing of Personal Data . I agree to have my Personal Data being stored and processed by Dev.Pro.

Задачи: — Сбор и анализ требований для платежных процессов. — Формализация бизнес- и системных требований. — Определение функциональных и нефункциональных требований. — Разработка спецификаций интеграции. — Описание взаимодействия Compass Payment с внутренними и внешними системами. — Разработка и поддержка спецификаций REST API. — Определение структур JSON-запросов и ответов. — Описание статусов платежных транзакций и переходов между состояниями. — Формализация сценариев успешного и неуспешного обработки платежей. — Определение требований к идемпотентности и повторной обработке транзакций. — Использование UML/BPMN для моделирования процессов и взаимодействия систем. — Использование SQL для анализа и проверки данных. — Участие в анализе интеграционных проблем и инцидентов. — Подготовка требований и критериев приемки для разработки. — Сотрудничество с архитекторами, разработчиками и инженерами по качеству. — Анализ существующего функционала и выявление необходимых изменений. — Участие в приемочном тестировании реализованного функционала и проверка соответствия требованиям. Требования: — Практический опыт работы в качестве системного аналитика не менее 3 лет. — Практический опыт работы с платежными системами и глубокое понимание жизненного цикла платежных транзакций, включая ключевые этапы обработки, статусы и переходы между состояниями. — Опыт документирования бизнес- и системных требований. — Опыт подготовки спецификаций для интеграции. — Практический опыт работы с REST API. — Хорошее понимание JSON. — Практический опыт работы с SQL. — Знание UML и BPMN. — Понимание принципов идемпотентности. — Понимание синхронных и асинхронных сценариев интеграции. — Опыт сотрудничества с разработчиками, инженерами по тестированию и архитекторами. — Опыт декомпозиции требований до уровня, достаточного для разработки и тестирования. — Прямой практический опыт работы с Compass Payment. — Уровень английского языка – от Intermediate и выше. Условия: — Опыт работы в команде с лидерами в области FinTech, здравоохранения, розничной торговли, телекома и других. — Возможность изменить проект и/или развить экспертизу в интересной бизнес-области. — Гарантия профессионального, финансового и карьерного роста. — Системы наставничества и адаптации для каждого нового сотрудника. — Возможность заработать до дополнительных 1 000 EUR в месяц в зависимости от уровня экспертизы, которые будут включены в годовой бонус, участвуя в мероприятиях компании. — Доступ к корпоративному обучающему порталу с базой знаний компании. — Яркая корпоративная жизнь (вечеринки, дни пиццы, PlayStation, фрукты, кофе, закуски, фильмы). — Компенсация сертификации (AWS, PMP и т.д.). — Реферальная программа. — Частная медицинская страховка и компенсация за спорт, в зависимости от типа занятости.

Location: San Francisco, CA Workplace: OnSite ABOUT US At LangChain, our mission is to make intelligent agents ubiquitous. We build the foundation for agent engineering in the real world, helping developers move from prototypes to production-ready AI agents that teams can rely on. We began as widely adopted open-source tools and have grown to also offer a platform for building, evaluating, deploying, and operating agents at scale. With $125M raised at Series B from IVP, Sequoia, Benchmark, CapitalG, and Sapphire Ventures, we’re at a stage where we’re continuing to develop new products, growth is accelerating, and all team members have meaningful impact on what we build and how we work together. LangChain is a place where your contributions can shape how this technology shows up in the real world. Today, our platform includes LangSmith (Observability, Evaluation, Deployment, Fleet, and Sandboxes), our open source frameworks (LangChain, LangGraph, and Deep Agents), and the newly launched LangSmith Engine for autonomous agent improvement. We have 100M+ monthly open source downloads, 6,000+ active LangSmith customers, and 5 of the Fortune 10 use LangSmith in production (+ 35% of the Fortune 500 overall), including teams at Klarna, Clay, Coinbase, Workday, Lyft, Cloudflare, Harvey, Rippling, Vanta, LinkedIn, Monday.com, Nvidia, and Bridgewater. ABOUT THE TEAM: You'll join our GTM Systems team, which owns the systems LangChain's go-to-market actually runs on — Salesforce above all: the account and contact model, territory and routing, the sales process from first touch to closed-won, and the quote-to-cash and provisioning stack behind it. We design and ship internal product for the GTM organization. AI agents do a growing share of the building: they draft design docs, open changes, and run Salesforce deployments, while humans hold the approval gates. Build capacity — engineers plus the agent bench — sits on this team, and you'll help decide what it works on next. ABOUT THE ROLE: You'll own the requirements, prioritization, and quality bar for LangChain's Salesforce-centered GTM systems, turning ambiguous revenue-team needs into shipped process and systems changes that scale. This is not a ticket queue role. You'll be accountable for a small number of high-leverage GTM systems programs at a time: defining the problem, aligning stakeholders, specifying the solution, and ensuring what ships changes how the revenue org operates. You'll work across Sales, Marketing, Partnerships, Support, and Finance in a fast-changing environment where priorities move quickly and influence matters more than reporting lines. The core challenge is operating with authority but not control: aligning teams around tradeoffs as the business changes underneath the plan. You won't be expected to write production code. You will be expected to write clear enough specifications that engineers and AI coding agents can build from them, and to review the output with enough Salesforce and systems judgment to decide whether it is correct. Location: San Francisco Bay Area — in office 4 days a week. The people whose processes you're redesigning are in this building, and so are the engineers who build LangGraph. WHAT YOU'LL OWN: Carry multi-quarter programs - Own the Salesforce sales process from lead to close — routing, qualification, territory assignment, and stage progression — driving each initiative from discovery through UAT, change management, and adoption. - Be the person stakeholders come to before they file a request, especially when the system was never designed for what the business now needs. - Own the intake and prioritization model for hundreds of quarterly GTM systems requests, ensuring the team works on the highest-leverage business problems rather than the loudest tickets. Own what gets specified and what ships - Run discovery and turn ambiguous asks into BRDs, process flows, data models, and acceptance criteria — with a clear problem statement and ROI justification, precise enough to execute without a second conversation. - Hold the quality gate: you write the specification, engineers and coding agents write the code, and nothing reaches production without your sign-off. - Run vendor evaluations when the right answer is buy, integrate, or replace rather than build. Protect revenue data integrity - Trace anomalies in revenue fields — Net ARR, initial pipeline, lead source — back to the automation, trigger, or integration that wrote them. - Own the reconciliation seam between Salesforce, usage-based billing, and cloud-marketplace transactions. - Identify which design decisions are load-bearing and which are cosmetic, and catch the downstream failure modes before they reach production. WHAT SUCCESS LOOKS LIKE: In your first 6–12 months, you might: - Redesign the lead-to-opportunity process so routing, qualification, and stage progression are measurable, enforceable, and adopted by the field. - Create a prioritization model for hundreds of GTM systems requests per quarter, with clear tradeoffs and business rationale. - Ship a Salesforce change that improves pipeline hygiene, quote-to-cash accuracy, provisioning reliability, or cloud marketplace reconciliation. - Establish a specification and UAT standard that engineers and AI agents can reliably build against. - Build enough trust with Sales, Marketing, Partnerships, Support, and Finance that stakeholders bring you the problem before they prescribe the solution. WHAT YOU'LL NEED TO BE SUCCESSFUL: SYSTEMS AND DOMAIN DEPTH - Domain and tenure — 6–8 years in business systems, sales systems, revenue systems, or GTM systems, with Salesforce as your primary platform throughout. - Sales process depth — you've partnered with Sales Ops on the things reps feel every day: territory and account coverage, lead qualification and routing, stage gates, and pipeline and forecast hygiene. - Sales systems / RevOps depth — experience across quote-to-cash, CPQ, territory and lead routing, forecasting, or adjacent revenue processes. - Technical fluency — you can read a data model, a Flow, and enough Apex to design against what's really there, even though you are not expected to write production code. PROGRAM LEADERSHIP - Program ownership — you've been the single accountable owner, at the working level negotiating the commitments yourself, of a program that spanned four or more functions and changed how a revenue org works day to day. - Release risk — you've delivered a program into a core system on a release process you didn't control, where another team's change could break your release. - Re-scoping under change — you've re-scoped a program mid-flight because the business changed under it, a sponsor moved, or the original scope no longer matched reality. - Holding the line — you've turned down a request with executive backing and kept the relationship; you hold the line when something breaks pricing discipline, a legal constraint, or the architecture, and you arrive with the alternative. JUDGMENT AND COMMUNICATION - One tradeoff, two audiences — you write for the reader in front of you, not the one you find easiest: the VP gets the page, the engineer gets the spec. - Maximum agency — you find the friction and start the project. You don't wait for a ticket. - AI judgment — you give an agent the same brief you'd give a new engineer, and you check its work the same way. - Architecture judgment — you know which design calls are load-bearing and which are cosmetic: why a usage event belongs on its own object rather than a field on Account, and how you'd catch that renaming one picklist breaks the provisioning saga before anyone deploys it. STRONG SIGNALS: None of these is a screen; any one makes you useful faster. - You've owned a core Salesforce object domain — Account, Contact, Lead, or Opportunity — through a full redesign. - You've traced a Salesforce field into a usage record into a provisioning step, and seen what broke downstream when it moved. - You've worked with cloud marketplace operations — AWS or GCP private offers, co-sell, entitlement mapping, metering, and the failure modes when they break. - You've worked with usage-based billing systems such as Metronome, Orb, or similar, and CRM↔billing identity reconciliation. - You have LangChain or LangGraph experience, or you're excited to learn it here from the people who build it. Annual salary range: $180-200k USD Compensation Philosophy: We offer competitive compensation that includes base salary, variable compensation for relevant roles, meaningful equity, benefits, and perks. We are hiring for this role across a range of scope, and the compensation band reflects that. Your offer depends on what we learn about your impact, craft, leadership, and communication during the interview process. We will tell you early where you’re tracking and talk comp with you before offer stage. Team members in the EU, UK, and APAC receive locally competitive benefits aligned with regional norms and regulations. BENEFITS Benefits include medical, dental, and vision coverage, flexible vacation, a 401(k) plan, meals on in-office days in the US and more.

Задачи: — участвовать в разработке системы и решений опорной сети GSM/WCDMA/LTE/5G — участвовать в анализе требований и формировании плана развития продукта — декомпозиция задач и разработка требований к компонентам продукта — проводить анализ спецификаций (3GPP и пр.) с целью формирования рабочих материалов для команды разработки ПО и других команд проекта — участвовать в выборе способов реализации функциональностей решения — поддержание непротиворечивости, полноты, актуальности требований — участвовать в формировании комплектов внутренней документации (описание функций, сценариев использования) в целях координации процесса разработки — тесное взаимодействие с командой архитекторов, разработки и тестирования на протяжении всего жизненного цикла разрабатываемых продуктов Требования: — высшее образование в области телекоммуникаций, ИТ или смежных дисциплин — знание опорных сетей и мобильных телекоммуникационных систем LTE/5G — умение работать с большими объёмами технической документации 3GPP, RFC, ITU и прочих стандартизирующих организаций — опыт разработки и согласования технической документации — знание английского на уровне чтения и работы с технической документацией, в том числе спецификациями 3GPP — знание особенностей проектирования высоконагруженных систем (будет плюсом) — знание UML, умение визуализировать бизнес-процессы и логику работы систем (будет плюсом) — знание Diameter, IMS и EPC (будет плюсом) Условия: — график: 5/2 9-17:30 (обед полчаса) — ДМС — годовые премии

• Опыт работы системным/бизнес-аналитиком от 5 лет. • Опыт в сфере: банки/ финтех/ телеком/ интеграторы.

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.