Команда DataPlatform-Tools реализует платформенные инструменты для сервисов, AI-агентов и потребителей в домене HR-аналитики всего банка. Мы обеспечиваем self-service для инженеров, аналитиков данных, DS, ML-инженеров: готовые шаблоны пайплайнов, тесты качества данных (DQ), lineage, BI-визуализации. Наш фокус — автоматизация, наблюдаемость пайплайнов и повышение скорости и качества работы с данными. ### Что мы делаем - Поставляем платформенные инструменты: оркестрацию ETL/ELT, фреймворк контроля качества данных, систему lineage и каталог данных, поддерживаем BI-окружение - Разрабатываем API-интерфейсы для работы с данными — для сервисов-потребителей и AI-агентов - Реализуем долговременную память для AI-агентов - Строим сложные ETL-пайплайны под потребности заказчиков - Создаём инструменты для обработки неструктурированных данных ### О вакансии Ищем опытного системного аналитика в команду DataPlatform-Tools, который уверенно работает самостоятельно в рамках сложных data-продуктов, проектирует межсистемные интеграции и берёт архитектурную ответственность за ключевые направления. Специалист будет взаимодействовать с PO и техническими лидерами, вести несколько параллельных инициатив. ### Стек `ClickHouse`, `PostgreSQL`, `Kafka`, `Python`, `Redis`, `S3`, `Git`, `LLM`, `CLI`, `Kibana`, `Grafana`, `Linux`, `Микросервисная архитектура`. Обязанности - Анализ требований — полнофункциональное выявление бизнес-, пользовательских, функциональных и нефункциональных требований к data-платформенным решениям - Декомпозиция бэклога — разбиение крупных инициатив: эпики → фичи → User Stories → задачи, с определением критериев DoD и AC - Проведение R&D — проведение исследовательских работ: изучение новых подходов, анализ tech trends, создание прототипиров решений - Проектирование интеграций — детальное проектирование межсистемных интеграций и потоков данных со смежными системами (микросервисы, внешние потребители, AI-агенты) - Документирование — подготовка технических требований, API-контрактов (REST/JSON, Kafka-схема), ADR (Architecture Decision Records), 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 полнофункциональное выявление и формализация требований к информационным системам - Опыт проектирования data-решений: ETL/ELT-пайплайны, хранилища данных, data pipelines - Уверенное знание SQL на уровне написания сложных запросов (оконные функции, CTE, джойны) - Понимание принципов работы с событийно-ориентированная архитектурой и брокерами сообщений (Kafka) - Уверенное 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 концепций (bounded contexts, агрегаты, доменные события) — 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 тематик, проектируемых в 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: понимание принципов построения дашбордов (Grafana / Kibana) - Опыт использования AI-инструментов (LLM, AI CLI-ассистенты, IDE-плагины) для подготовки документации и ревью требований ### Soft Skills - Системное мышление: способность видеть систему целиком, выявлять риски и точки отказа в реализуемых сервисах. - Уверенная устная и письменная коммуникация - Управление конфликтами интересов стейкхолдеров: нахождение консенсуса, эскалация при необходимости - 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, систем data lineage, др.) - Опыт работы с ClickHouse, Redis, S3 - Практический опыт взаимодействия/разработки AI-агентов - Понимание основ безопасности: требования к шифрованию, аутентификации, аудиту данных - Навыки работы с генеративными AI-моделями; опыт создания AI-агентов и использования их в работе будет преимуществом; - Опыт использования GigaChat, Kandinsky и аналогов в продуктах, навыки создания и использования AI-агентов; - Инструментальное владение AI для анализа, генерации и автоматизации. Условия Инновационные, амбициозные проекты и задачи, которые развивают: всегда есть возможность прокачать свои навыки в работе и профессионально расти; Среда для обмена знаниями – высокая экспертиза внутри команды; Сплоченная команда, работающая над общими задачами и умеющая хорошо отдыхать; Нашу культуру создают сами сотрудники – мы их слышим и помогаем создавать и поддерживать корпоративные комьюнити по интересам Стабильная заработная плата и годовой бонус; Гибридный формат работы. Современный IT-офис вблизи Москва-Сити в пяти минутах от метро "Кутузовская", с фитнес залом; Более 400 образовательных программ СберУниверситета для профессионального и карьерного развития; Расширенный ДМС, льготное страхование для семьи и корпоративная пенсионная программа; Гибкий дисконт по ипотечному кредиту, равный 1/3 ключевой ставки ЦБ; Подписка Прайм с возможностью использования трёх близких; Вознаграждение за рекомендацию друзей в команду Сбера.
Похожие вакансии