Вакансии

-Собирать, уточнять и формализовать бизнес-, функциональные и нефункциональные требования, формировать backlog. -Моделировать бизнес-процессы и переводить их в логику и архитектуру смарт-контрактов.

-Исследовать существующую систему и восстанавливать фактические процессы AS-IS в условиях неполной или устаревшей документации. -Собирать и сопоставлять информацию от пользователей, методологов и команды разработки с данными из интерфейсов, базы данных, SQL, интеграций и журналов работы системы.

– SQL (написание базовых запросов, JOIN, GROUP BY); – знание нотаций моделирования бизнес-процессов (UML и/или BPMN);

- Сбор, анализ и формализация требований заказчиков и пользователей в рамках проектов. - Проектирование и описание бизнес-логики, разработка спецификаций под конкретные задачи заказчика.

- Сбор, анализ и формализация требований заказчиков и пользователей в рамках проектов. - Проектирование и описание бизнес-логики, разработка спецификаций под конкретные задачи заказчика.

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.

Location: Москва Мы команда разработки продуктов для процесса корпоративного кредитования в банке. Занимаемся внедрением AI-агентов, которые автоматизируют финансовый анализ клиента. В работе предстоит разрабатывать решения на основе LLM GigaChat, которые взаимодействуют через API с автоматизированными системами банка. Обязанности * участвовать в создании AI-агента для финансового анализа на основе GigaChat * совместно с командой и владельцем продукта обсуждать идеи, проверять гипотезы * готовить технические задания для развития системы и тестировать новые доработки * документировать требования в Confluence и JIRA * согласовывать требования с заинтересованными лицами. Требования * высшее образование (желательно техническое) * опыт работы в роли системного аналитика от 3-х лет * умение читать/писать спецификации (OpenAPI / Swagger) * опыт работы с брокерами сообщений: Kafka, Rabbit MQ или Active MQ * работа с БД: PostgreSQL или Oracle, умение писать SQL запросы с выборкой из нескольких таблиц, а также UPDATE и INSERT * опыт проектирования схем баз данных * опыт общения с заказчиком, сбор требований, описание процессов * умение писать четкое ТЗ и декомпозировать задачи для разработчиков * навыки постановки задач, чтение программного кода. Будет плюсом: * навыки работы с генеративными AI-моделями; опыт создания AI-агентов и использования их в работе *  опыт использования GigaChat, Kandinsky и аналогов в продуктах, навыки создания и использования AI-агентов *  инструментальное владение AI для анализа, генерации и автоматизации. Условия * офисный или гибридный формат работы: г. Москва, Кутузовский проспект, д. 32, к.1 * ежегодный пересмотр зарплаты и годовая премия * более 400 образовательных программ в СберУниверситете для твоего развития * спортзал и зоны отдыха * расширенный ДМС, льготное страхование для семьи * гибкий дисконт по ипотечному кредиту, равный 1/3 ключевой ставки ЦБ * подписка Прайм с возможностью совместного использования на трёх близких * вознаграждение за рекомендацию друзей в команду Сбера.

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.

Проектировать, разрабатывать и поддерживать драйвера уровня ядра и сопутствующие User-Mode компоненты и сервисы; Проектировать и реализовывать системные сервисы и библиотеки;

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, анализ и формализация требований заказчиков и пользователей в рамках проектов. - Проектирование и описание бизнес-логики, разработка спецификаций под конкретные задачи заказчика.

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.

Развертывание и поддержка платформ виртуализации от сетапа серверов до развёртывания кластера виртуализации. Администрирование распределенных хранилищ SDS.

Адаптация приложений в среде Wine. Исследование компонентов Wine.

– 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