Системный/технический аналитик (Data Science & AI продукты)

Мы ищем специалиста в команду AI & Data Science, который усилит взаимодействие с бизнесом (продажи, риск, операции, продукт, разработка) и обеспечит высокий уровень качества требований и документации. Роль предполагает погружение в продукты факторинга и участие в развитии AI‑решений: ML‑моделей, NLP‑сервисов и LLM‑агентов. Обязанности: Сбор, уточнение и структурирование требований совместно с бизнес‑заказчиками и стейкхолдерами. Перевод бизнес‑потребностей в формализованные артефакты: BRD/FRD, user stories, acceptance criteria, backlog. Проектирование и описание CJM/пользовательских сценариев, AS‑IS / TO‑BE, выявление точек автоматизации. Аналитика данных (EDA): SQL‑запросы, валидация качества данных, предварительные проверки и согласование источников. Разбор логики AI/ML‑сервисов и интеграций: API‑контракты, события/статусы, ошибки, последовательности вызовов. Участие в проработке моделей данных и требований к витринам/датасетам для ML/LLM‑задач (фичи, разметка, метрики). Ведение и актуализация документации в Confluence (спецификации, схемы, глоссарии, ADR/решения). Декомпозиция требований и постановка задач в Jira для ML/DS, backend и смежных команд; сопровождение внедрения от идеи до поддержки. Мы ожидаем, что у вас есть: Опыт системного / технического или бизнес‑анализа от 1 года (или сопоставимый опыт в продуктовой/проектной роли). Уверенная работа с Jira и Confluence: постановка задач, ведение требований, документация, согласования. Навык структурирования информации и коммуникации с бизнесом: задавать вопросы, прояснять неочевидное, фиксировать договорённости. Практический SQL (PostgreSQL): EDA, проверки качества данных, базовые агрегаты/джойны/оконные функции. Базовое техническое понимание: API, микросервисы, версии/контроль изменений (Git), основы Docker/K8s (на уровне понимания). Готовность погружаться в бизнес‑логику финансовых продуктов (факторинг, аккредитивы) и специфику AI/ML‑проектов (NLP, LLM). Будет плюсом: Умение читать Python‑код и разбираться в логике сервисов. Опыт описания интеграций: OpenAPI/Swagger, sequence‑диаграммы, модели данных (ERD). Знакомство с MLOps‑инструментами (MLflow, Grafana/Prometheus) и практиками мониторинга качества моделей. Опыт работы в ML/AI‑проектах или в финтех‑продуктах (факторинг/торговое финансирование). Что мы предлагаем: Роль, влияющая на качество и скорость развития AI‑продуктов и их бизнес‑эффект. Работа с сильной командой ML, backend и продуктовых экспертов. Современные AI‑проекты, где результат виден бизнесу и быстро доходит до продакшена. Устойчивые процессы, зрелая инженерная культура и гибкие форматы работы. Условия: Фиксированный оклад, система ежеквартальной и годовой мотивации по результатам работы; Уровень заработной платы зависит от уровня компетенций и опыта работы кандидата; Возможность профессионального развития в рамках компании; Льготное кредитование по программам Сбербанка, ДМС; Корпоративные мероприятия.