Вакансии

Системный аналитик — участвовать в развитии собственных IT-продуктов: анализировать требования, описывать процессы и проектировать решения для автоматизации, мониторинга и аналитики.

Задачи: — Проведение обследований IT-инфраструктуры и бизнес-процессов; — Участие в проектировании архитектуры продукта; — Построение необходимых моделей, сценариев, прототипов; — Разработка функциональных и бизнес-требований к информационной системе; — Разработка технической документации: ТЗ, ТТ, ТП (ГОСТ 34, 19 и др.); — Взаимодействие с функциональным заказчиком (внутренним и внешним); — Участие в тестировании, приемке и внедрении ПО; — Согласование календарного планирования разработки. Требования: — Опыт работы системным аналитиком не менее 5-и лет; — Отличное владение русским языком (грамотность, устная и письменная речь); — Аналитический склад ума; — Технический бэкграунд; — Знания и понимание принципов разработки программного обеспечения; — Знания и понимание основных принципов построения современной архитектуры ИТ-систем; — Знания, понимание и опыт реализации основных способов интеграции ИТ-систем; — Умение читать и строить модели, описывать сценарии работы, знание UML, BPMN; — Значение и умение описывать User Story и Use Case; — Понимание REST; — Знание принципов построения UI; — Умение работать в команде; — Умение вести технические переговоры; — Проживание в России. Будет плюсом: — Знание предметных областей: документооборот, проектирование, эксплуатация, ремонт крупных промышленных объектов; — Понимание технической части реализации информационных систем: БД, информационная безопасность, клиент-серверные приложения; — Опыт проектирования архитектуры информационных систем; — Опыт разработки ПО в составе команды разработчиков; — Опыт разработки требований различного уровня; — Опыт работы с трекерами задач: Atlassian Jira, Redmine, Azure DevOps и т.п.; — Опыт бизнес моделирования. Условия: — Аккредитованная ИТ-компания; — Трудоустройство по ТК РФ, полностью белая з/п; — Заработная плата по результатам собеседования; — Полная рабочая неделя (пн-пт); — Возможность профессионального и карьерного роста; — Возможен гибкий график работы, удаленная работа; — Работа по Московскому времени.

Задачи: — Проектирование интеграций (включая интеграции с блокчейн-сетями) — Разработка API (для интеграции между сервисами и для интеграции с фронтом) — Описание бизнес-логики — Подготовка схем валидации — Проектирование ролевых моделей Требования: — Высшее техническое образование — Опыт работы в роли системного аналитика в крупных компаниях (банки, финтех, брокеры, биржи) — Понимание корпоративных стандартов разработки, процессов согласования и требований безопасности — Опыт работы с Jira, Swagger, PlantUML — Уверенный опыт проектирования интеграционных взаимодействий (rest, kafka, rpc, fix) — Опыт работы с SQL (все базовые команды, join-ы, вложенные запросы) — Умение писать документацию в doc as code — Базовое понимание принципов интеграции с блокчейн-сетями — Структурное и системное мышление — Умение говорить на одном языке с разработчиками, тестировщиками и бизнес-заказчиками Условия: — Современный стек технологий, работу в гибкой методологии — Экспертную команду и возможности развития — Работу в гибридном формате — Технику для комфортной работы

Проект: Этот этап проекта включает реализацию приема и передачи налоговых (затратных) документов через систему ЭДО на базе платформы МОСТ НРД Задачи: - Реализация приема и передачи налоговых документов через систему ЭДО Требования: - Логическое мышление - Системное мышление - Умение проектировать ER-модель (концептуальный и логический уровень) - Уверенный опыт применения Rest API - Практический опыт работы с интеграциями посредством очередей Kafka, RabbitMQ или других - Уверенные навыки проектирования модели данных на всех уровнях - Понимание преимуществ и недостатков микросервисной архитектуры - Теоретические знания хотя бы 2 типов интеграций удаленного вызова процедур: graphql, websocket, rpc, grpc - Знание не менее 2 и практика владения (не менее 1) нотациями требований UML, BPMN - Умение писать качественную документацию - Практический опыт наставничества менее опытных коллег - Опыт работы в аналогичной должности 4-5 лет - Практический опыт работы с микросервисной архитектурой - Навыки проектирования архитектурных решений - Навыки планирования и координации работы команды - Проведение собеседований и онбординг аналитиков - Знание паттернов проектирования UI - Опыт работы с СЭД НРД или сервисом МОСТ - Опыт участия в проектах внедрения или доработки бэк-офисных систем депозитария или брокера Условия: - Длительность: 1 месяц с возможным продлением - Занятость: полная - Формат работы: удаленно - Гражданство: РФ - Локация: РФ - Тип договора: ГПХ или ИП - Требуемый опыт: сеньор, от 4-5 лет опыта

Задачи: — Уточнение и согласование бизнес и функциональных требований; — Декомпозиция комплексных задач, формулирование технических требований; — Описание логики работы интерфейса web или мобильного приложения; — Подготовка детальной постановки задачи на разработку; — Подготовка постановки на интеграционное взаимодействие; — Проектирование решений, подготовка схем интеграционного взаимодействия между системами. Требования: — Опыт работы в должности системного аналитика от 2-х лет; — Опыт работы в инхаус проектах web или мобильной разработки от 1-го года; — Опыт работы в финтехе (банки) от 1 года; — Опыт самостоятельной коммуникации с заказчиком; — Знание основ моделирования бизнес-процессов; — Навыки декомпозиции комплексных задач; — Понимание микросервисной архитектуры; — Опыт работы с REST API, брокерами сообщений (Kafka/Rabbit MQ), Postman; — Понимание форматов данных JSON, XML, CSV; — Опыт использования UML Sequence Diagram, С4; — Понимание реляционной модели данных; — Опыт написания простых SQL запросов; — Опыт работы с SOAP, Корпоративная шина (ESB); — Базовые навыки чтения кода на одном из языков программирования; — Опыт работы с ДБО или доменом платежей и переводов. Условия: — З/п 160 000 руб. на руки; — Полностью удалённый формат работы; — Режим работы с 9:00 до 18:00 по мск; — Локация: только Москва; — Работа с крупной ИТ компанией; — Работа с большой командой профессионалов. Дополнительно: — Рассматриваются кандидаты с грейдом от миддл/миддл+; — Кандидаты с опытом в гос. секторе, ГОСТ 34 или 1С не подходят; — BI аналитики и бизнес-аналитики, формирующие постановку на разработку на уровне функциональных требований, не рассматриваются; — Обучение не предусмотрено; — Гражданство: любое.

Location: Москва Ищем системного аналитика в команду поддержки AI Бизнес, внутри интернет-банка для предпринимателей (СберБизнес). Ядро помощника разрабатывается отдельной ядровой командой, а мы обеспечиваем его поддержку и экосистему вокруг него. Наш Бизнес-помощник — это мультиагентная платформа на базе LLM, RAG, MCP и классических прикладных сервисов, которая берет на себя рутинные банковские операции, помогает подбирать сервисы и подсказает векторы развития бизнеса. Обязанности * выявление и согласование требований к платформе мультиагентного взаимодействия и экосистеме вокруг Бизнес-помощника * подготовка спецификаций API, контрактов интеграций и технической документации * проработка архитектурных решений в части взаимодействия ядра системы с подключенными агентами * декомпозиция и постановка задач разработчикам, помощь в подготовке тест-кейсов * разработка и поддержка компонентов, обеспечивающих работу ядра и интеграции с внешними командами * выстраивание процессов онбординга агентов из других команд и их последующее сопровождение * документирование процессов взаимодействия между командами и поддержка актуальности артефактов * предложения по улучшению платформенных возможностей: self-service, дашборды, автоматизация. Требования * опыт описания и моделирования бизнес-процессов с использованием нотаций UML (sequence diagram) или BPMN, формулировки бизнес-требований * базовые знания SQL (выборка с условиями) и наличие опыта работы с базами данных * понимание принципов интеграционных взаимодействий (REST, Kafka) * способность быстро разбираться в сложных технических вопросах и обеспечивать передачу необходимой информации другим участникам команды * умение структурировать информацию, описывать сложные вещи простым и понятным языком * опыт применения современных LLM-инструментов. Будет большим преимуществом: * опыт проектирования систем с оркестратором или мультиагентных систем * опыт аккаунт-менеджмента, поддержки разработчиков или вывода продуктов на self-service платформы * практический опыт настройки мониторинговых панелей (например, Grafana) для отслеживания здоровья агентов и платформенных метрик * наличие портфолио успешно выведенных на продакшен агентов или ассистентов. Условия * комфортный современный офис рядом с м. Кутузовская * гибридный формат работы (2 дня в неделю - работаем из дома) * ежегодный пересмотр зарплаты, годовая премия * корпоративный спортзал и зоны отдыха * система обучения для профессионального и карьерного развития * расширенный полис ДМС с первого дня работы и страхование для семьи * программа ипотеки для сотрудников * бесплатная подписка СберПрайм+, скидки на продукты компаний-партнеров * вознаграждение за рекомендацию друзей в команду Сбера.

Сбор, анализ и формализация требований от бизнес-заказчиков и стейкхолдеров. Изучение и описание текущих процессов (AS-IS), проектирование целевых (TO-BE).

Location: Москва Департамент Недвижимости и Эксплуатации Сбера развивает многофункциональную Платформу "Мои Сервисы" — это единая цифровая экосистема и "точка входа" для пользователей. Мы уходим от лоскутной автоматизации, где каждый сервис живет в своей "песочнице". Мы строим Unified Self-Service Hub — пространство, где пользователь может найти, подключить, настроить и управлять корпоративным или клиентским сервисом в пару кликов с единым профилем и прозрачной историей. Обязанности * анализ инициатив бизнес-заказчика на этапе их возникновения и определение видения ИТ-реализации, активное участие в наполнении бэклога * разработка и согласование требований к автоматизации системы, технических заданий на реализацию * разработка и согласование архитектурных изменений системы * координация разработки внутри команды * консультации бизнес-заказчика по функциональности и возможностям системы, ее технологических компонент * участие в тестировании системы, подготовка сценариев и проведение приемо-сдаточных испытаний * участие в анализе и разборе дефектов промышленного контура * участие в проектировании архитектуры ИИ-агентов: определение сценариев использования, проектирование взаимодействия агента с внешним миром (Tools/Function Calling) и точками интеграции с микросервисами платформы (через REST/Kafka) * промпт-инжиниринг и настройка поведения: разработка, тестирование и версионирование системных промптов, диалоговых сценариев, а также ограничений (guardrails) для предотвращения галлюцинаций и небезопасных оценка качества ИИ (Evals): разработка метрик успеха агента, формирование эталонных выборок (golden datasets), постановка задания для настройки процессов автоматической (LLM-as-a-judge) и ручной оценки качества ответов * анализ пользовательского опыта: разбор логов диалогов и фидбэка пользователей для выявления "узких мест", некорректных ответов или действий 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: знание основ микросервисной и монолитной архитектуры, понимание того, как компоненты системы взаимодействуют друг с другом * пыт работы с реляционными БД (например, с помощью Dbeaver, pgsql); * Понимание интеграций и API: знание принципов работы REST и SOAP, форматов данных JSON/XML. Умение читать документацию API и самостоятельно тестировать эндпоинты с помощью Postman или Swagger * понимание архитектуры LLM и ИИ-агентов: знание концепций Tool-use, Multi-agent систем и того, как нейросеть взаимодействует с бэкендом через API * знание принципов RAG (Retrieval-Augmented Generation): понимание работы векторных баз данных и семантического поиска * навыки промпт-инжиниринга (Prompt Engineering) * опыт работы с оценкой качества (Evals): понимание того, как измерять фактологическую точность, релевантность и безопасность ответов LLM * понимание специфики интеграции с LLM API: знание принципов работы с токенизацией, стримингом 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 офиc * 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.

Требования: — 3.5+ лет опыта системным аналитиком — Опыт работы Product Owner — Владение UML, BPMN, Jira, Confluence, Draw.io — Сильный SQL (PostgreSQL или аналоги) О компании: Andersen с 2007 года, команда BA & SA из 200+ аналитиков. Проект — интеграционный слой для страховых и клиентских процессов международной финансовой организации.

Требования: — Опыт участия во внедрении систем планирования поставок, производства или цепей поставок (Supply Chain) — Знание принципов Supply Chain Planning: баланс спроса и предложения, пополнение запасов — Опыт разработки или настройки решений на low-code платформах — Уверенное понимание реляционной модели данных и SQL О компании: Проект планирования сети поставок (In.Plan). Условия: Загрузка ~160 ч/мес, длительность от 3 месяцев с возможностью продления.

Компания «ЭЛБИУС» развивает высоконагруженный мобильный сервис продажи электронных билетов с многомиллионной аудиторией. Мобильное приложение взаимодействует с бэкенд-сервисами, которые интегрируются с банковскими системами, операторами фискальных данных и билетными шлюзами для доставки билетов на мобильные устройства пользователей. Задачи: — Уточнять требования: выяснять цели изменений, ограничения и зависимости, получать недостающую информацию от команды и участников интеграций. — Проектировать API и взаимодействие систем: определять логику обмена данными между мобильным приложением, бэкендом и внешними сервисами. — Прорабатывать платёжные и билетные сценарии: описывать основной путь, возвраты, сверку и обработку сбоев. — Готовить описания задач для бэкенда и фронтенда: создавать API-контракты, модели данных и sequence-диаграммы. — Фиксировать функциональные и нефункциональные требования, согласовывать решения и критерии приёмки с командой. — Сопровождать реализацию вплоть до приёмки: отвечать на вопросы разработчиков и QA, проверять результат и обновлять документацию. Требования: — Не менее трёх лет системного анализа с личным опытом проектирования API и интеграций. — Личный опыт проектирования платёжных интеграций и сопровождения их реализации: эквайринг банковских карт, процессинг, платёжные шлюзы или СБП. — Понимание ролей участников и жизненного цикла платёжных операций. — Умение создавать REST API-контракты в OpenAPI/Swagger: описывать запросы и ответы, поля, валидацию, коды состояния HTTP, ошибки и версионирование. — Практический опыт проектирования взаимодействий через Kafka; умение выбирать между синхронным и асинхронным обменом, учитывать повторную доставку сообщений и сбои обработки. — Умение проектировать транзакционные сценарии: обеспечивать целостность данных и согласованность состояний операций, учитывать идемпотентность, таймауты, повторы, недоступность сервиса, неизвестный результат и частичный успех. — Знание безопасности API: аутентификация и авторизация, роли и права доступа, токены и сертификаты, доверие между сервисами, аудит действий пользователей и систем. — Умение описывать модели данных (сущности, связи и атрибуты) и строить sequence-диаграммы. — Умение обосновывать технические решения и формулировать однозначные требования, по которым команда может реализовать и проверить функциональность. Будет преимуществом: — Опыт проектирования сценариев работы и интеграций для мобильных приложений. — Опыт с билетными и транспортными сервисами, транспортными картами, NFC, фискализацией. — Профильное высшее образование или завершённые курсы системного анализа. Условия: — Официальное оформление, полная занятость, полный рабочий день. — Конкретное предложение в указанном зарплатном диапазоне определяется по результатам отбора. — Работа в офисе в Москве, Донской район (метро «Ленинский проспект», «Шаболовская», «Тульская», МЦК «Площадь Гагарина»). — Испытательный срок три месяца. — ДМС после успешного прохождения испытательного срока. — После испытательного срока возможен гибрид по согласованию, с учётом результатов работы и самостоятельности. Отбор: 1. Знакомство с резюме и уточнение условий сотрудничества. 2. Короткое интервью (скрининг до 20 минут) по вашему опыту и основам системного анализа. 3. Собеседование с руководителем: вначале небольшая практическая задача, затем обсуждение практических кейсов и вашего опыта. Подбор ведётся напрямую, без посредников, с возможностью обсудить задачи и условия с потенциальным работодателем.

Компания MAGNIT TECH приглашает на позицию ведущего системного аналитика с опытом работы в 1С не менее двух лет. Кандидат должен хорошо разбираться в конфигурации 1С:ЗУП, иметь практические навыки работы с кадровыми процессами и кадровым делопроизводством, а также понимать структуру организации. В обязанности входит сбор и анализ требований, формулирование задач для разработки, сопровождение и доработка существующих решений. Также требуется опыт интеграции 1С с другими системами. Работа предполагает полный рабочий день с возможностью гибридного формата (офис в Москве или Краснодаре) либо удалённо по России. Уровень заработной платы обсуждается по итогам собеседования и ориентировочно составляет от 240 000 до 300 000 рублей.

Вакансия предполагает работу системным аналитиком и разработчиком с использованием low-code платформ в области планирования цепочек поставок (Supply Chain Planning). Требуется специалист уровня Middle+ или Senior, обладающий навыками системного анализа и разработки. Проект ориентирован на B2B-сферу, работа выполняется удаленно по территории России и стран СНГ.

Требуется бизнес системный аналитик со знанием Postman, SOAP, REST API, BPMN, UML, XML (XSD), HTML, web services, Agile и Scrum принципов работы с СУБД. Обязателен опыт работы в сфере IT не менее 3-х лет. Высшее IT образование. Опыт работы не менее 3-х лет.

Location: Bengaluru, Karnataka, India, APAC From Fivetran’s founding until now, our mission has remained the same: to make access to data as simple and reliable as electricity. With Fivetran, customer data arrives in their warehouses, canonical and ready to query, with no engineering or maintenance required. We’re proud that more organizations continue to leverage our technology every day to become truly data-driven. About Us Fivetran and dbt Labs are bringing together two industry-leading companies with a shared mission: helping organizations unlock the full value of their data. Together, we’re delivering the data infrastructure layer that helps organizations move, transform, and trust their data — from the moment data moves, through every transformation, to the context teams and AI systems rely on. Fivetran helps organizations automate data movement across the systems, clouds, engines, and tools they rely on. dbt Labs pioneered analytics engineering, helping teams transform data into reliable, governed insights. Together, we support thousands of organizations as they build a trusted foundation for analytics, AI, and better business decisions. As we bring our teams and technology together, we’re building on the strengths of both companies while continuing to deliver the products and experiences our customers know and trust. It’s an exciting time to join us: we’re creating a company with the scale, talent, and technology to help more organizations put their data to work with greater speed, confidence, and impact. During this transition period, you may see references to both Fivetran and dbt Labs throughout our recruiting process as we integrate our teams, systems, and career sites. About the Role We're looking for a Senior Financial Systems Analyst who will drive the transition from manual, repetitive legacy work to more accurate, streamlined, and automated models, dashboards, and data feeds. Your work will change from week-to-week and month-to-month as you partner with FP&A to redesign how the team plans and forecasts, build new dashboards, and train AI agents to do the tedious stuff automatically. We need someone who combines financial acumen with technical know-how — translating model assumptions and drivers into the right long-term solution, whether that's a Pigment model, a Python script, or an AI agent. You'll also own the trustworthiness of the numbers Finance leaders rely on, building systematic data-quality checks and partnering with the Data/Analytics Engineering team to resolve upstream data issues. And because a fix that only you can maintain isn't really a fix, you'll document your models clearly enough that analysts without a Pigment or Python background can self-serve basic changes — empowering the team with tools that completely solve problems without manual workarounds. This is a full-time position based out of our Bangalore office. Our hybrid work model offers a blend of remote flexibility and in-person collaboration, including two days in the office each week to connect and build as a team. Technologies You’ll Use Pigment, BigQuery, NetSuite, Omni, Sigma, Claude Code What You’ll Do Partner directly with FP&A business partners across Sales & Marketing, R&D, and G&A to understand how each team plans, forecasts, and reports today, then work together to identify manual, repetitive Finance work that Pigment integrations, Python scripts, and AI agents can streamline and automate. Own the end-to-end build of new and migrated Pigment models — data blocks, formulas, workflows, dashboards, and views — turning fuzzy business asks from FP&A into technical solutions people actually want to use. Collaborate on the design and maintenance of our Pigment architecture, ensuring we avoid a tangled mess of metrics, dimensions, and boards and keep our tools easy-to-navigate. Team up with your peers on the Finance Systems team to build durable integrations between Pigment, BigQuery, and other finance systems, so the data everyone needs shows up accurately and automatically instead of through manual workarounds. Put systematic data-quality checks in place — reconciliations, change monitoring, variance alerts — so business partners can trust the numbers without manual effort. Document what you build clearly enough that a Finance analyst with no Pigment or Python background can self-serve basic changes. Loop in the Data/Analytics Engineering team when a request needs a new data connection or you find an upstream data problem. Skills We’re Looking For 5+ years of experience in financial systems, FP&A, or analytics engineering, with hands-on work in an EPM platform (Pigment, Anaplan, Adaptive, or similar) — or an equivalent analytics-engineering background (SQL, dbt, Python) with a strong interest in moving into EPM/finance systems work. Proven experience using AI agents/LLM tooling to automate finance workflows. Ability to sit with a Finance stakeholder, listen to a messy description of “how we currently do this,” and come back with a well-scoped technical plan. Working proficiency in Python — or willingness and ability to learn via Claude Code or Codex. Strong SQL skills and comfort working in a cloud data warehouse (BigQuery or similar). High attention to detail — this role will work on models that inform real business decisions, so the ability to audit models and build intuition on outputs matter as much as speed. Strong communication skills — able to explain a data discrepancy or a modeling trade-off to someone without a systems or data background. Bonus Skills​ Prior experience inside an FP&A or corporate finance function (not just building tools for one from the outside), ideally supporting a Sales, R&D, or G&A finance function specifically. Prior experience building a Sales Capacity/Planning model or a Supply Chain model in Pigment, Anaplan, or another similar planning platform. Familiarity with BI tools such as Tableau, Looker, Sigma, or Omni. Experience with dbt or another data-transformation framework. # LI-HYBRID #LI-DB1 Perks and Benefits 100% employer-paid medical insurance * Generous paid time away from work, including paid vacation or flexible/unlimited vacation depending on role and country, plus paid sick time, inclusive parental leave, paid holidays, including a year-end Global Week of Rest, and volunteer days off. RSU stock grants* Professional development and training opportunities Company virtual happy hours, free food, and fun team-building activities Monthly cell phone stipend Access to an innovative mental health support platform that offers personalized care and resources in areas such as: therapy, coaching, and self-guided mindfulness exercises for all covered employees and their covered dependents. * May vary by country and worker type - please reach out to your recruiter for more information Click here to learn more about Fivetran's Benefits by Region. We’re honored to be valued at over $5.6 billion , but more importantly, we’re proud of our core values of Get Stuck In, Do the Right Thing, and One Team, One Dream . Read about us in Forbes . Fivetran brings together high-quality talent across the globe to make data access as easy and reliable as electricity for our customers. We value and recognize that our customers benefit from having innovative teams made of people from many backgrounds, experiences, and identities. Fivetran promotes diversity, equity, inclusion & belonging through attracting, recruiting, developing, and retaining a diverse workforce, not only because it is the right thing to do, but because it helps us build a world-class company to better serve our customers, our people and our communities. To learn more about Fivetran’s culture and what it’s like to be part of the team, click here and enjoy our video. To learn more about our candidate privacy policy, you can read our statement here . We are committed to ensuring that all candidates have an equal opportunity to participate in our interview process. If you require accommodations at any stage of the process due to a disability, medical condition, or any other circumstance, please don't hesitate to submit your request by filling out this form . We will work with you to provide reasonable accommodations to facilitate your participation and ensure a fair and accessible interview experience. Your request and any information provided will be kept confidential and will not impact your candidacy. We look forward to hearing from you and accommodating your needs to the best of our ability.

Требования: — Опыт в роли аналитика от 3 лет (middle+), Senior — от 5 лет — Опыт в банках от 1 года обязательно — Сбор и анализ требований, проектирование и документирование решений — Моделирование: BPMN, UML (Activity, Sequence), PlantUML

Требования: — 3.5+ года опыта System Analyst + Product Owner — Уверенное владение UML / BPMN, Jira, Confluence и Draw.io — Уверенный SQL и опыт с реляционными базами данных — Практический опыт с REST, SOAP, SFTP, OpenAPI и Postman О компании: Проект по enterprise-интеграциям и автоматизации процессов страхования и клиентского сервиса.

Обязательные требования: — Опыт участия во внедрении систем планирования спроса или автоматизации процессов прогнозирования. — Понимание процесса demand planning: исторические продажи, очистка данных, статистический прогноз, экспертные корректировки, сценарии и оценка точности. — Опыт разработки или настройки решений на low-code платформе: от модели данных и логики расчётов до пользовательских экранов и тестирования. — Уверенное понимание реляционной модели данных и SQL: соединения таблиц, фильтрация, агрегация, проверка и преобразование данных. — Понимание того, как Python-компоненты получают данные из платформы, обрабатывают их и возвращают результат; способность разбирать конфигурацию и диагностировать ошибки на стыке компонентов. — Навыки взаимодействия с заказчиком и разработки понятной документации. Дополнительные требования: — Опыт работы с In.Plan Demand Planning или другой платформой IBP/S&OP. — Практический опыт работы с Python, датафреймами и параметрической настройкой алгоритмов. — Знакомство с моделью данных «звезда» по Кимбаллу, Airflow и BI-инструментами, например Superset. Задачи на проекте: — Собирать и уточнять требования планировщиков спроса, продаж и смежных команд; описывать целевой процесс, сценарии работы и функциональные требования. — Проектировать и настраивать модель данных: таблицы, наборы данных, справочники, иерархии, связи, показатели и уровни планирования; готовить настройки чтения, записи и преобразования данных. — Разрабатывать решение средствами low-code платформы: ракурсы планирования, экраны, предупреждения, права доступа и пользовательские сценарии. — Настраивать параметры очистки истории, сегментации и алгоритмов прогнозирования спроса с использованием библиотеки модулей In.Plan Demand; проверять качество исходных данных и результатов расчёта. — Прорабатывать сценарии ручной корректировки, обогащения и согласования прогноза, включая формирование итогового плана спроса. — Разбирать и проверять SQL-запросы и преобразования данных, понимать передачу данных между платформой и Python-алгоритмами; формулировать задачи на доработку там, где платформенных средств недостаточно. — Готовить инструкции и обучающие материалы, проводить обучение пользователей и сопровождать запуск решения в эксплуатацию. Этапы отбора: 1. Внутренний квалификационный. 2. Интервью с клиентом с техническими вопросами. Описание проекта и команды: Специалист разрабатывает решение для планирования спроса на low-code платформе In.Plan по бизнес-требованиям заказчика. Проектирует и настраивает модель данных, логику обработки и интерфейсы, связывает платформенные настройки с алгоритмами на Python и проверяет результат вместе с пользователями.