Обязанности:
Наш продукт SyntData с помощью ML-моделей создаёт синтетические данные — «искусственные» копии реальных данных банков, в которых нет настоящих персональных данных клиентов. Такие данные нужны, чтобы разработчики, аналитики и тестировщики могли работать с реалистичными данными без риска их раскрыть. Продукт встроен во внутреннюю экосистему данных банка: витрины данных (большие подготовленные таблицы), внутренний «маркетплейс данных», где команды заказывают данные друг у друга, хранилища больших объёмов данных, а также AI-агенты. В команде: тимлид, 3 разработчика бэкенда, 2 DevOps-инженера, ML-инженер, аналитик. Работаем двухнедельными спринтами.Задачи: формализовать бизнес-задачи и проектировать CJM: выяснять потребности команд (от линейных сотрудников до владельцев направлений) и превращать их в технические требования, прорабатывать путь пользователя в нашем маркетплейсе данных и продумывать интеграции: структуру таблиц, форматы и правила безопасности писать спецификации для разработчиков: готовить подробные описания будущих функций до начала разработки: поведение системы, интерфейсы между сервисами, примеры, критерии готовности; ставить задачи в трекере, помогать разработчикам в ходе реализации, принимать результат анализировать продукт через цифры и логи: собирать статистику использования (кто, как и сколько данных генерирует), вытаскивать и разбирать логи с рабочих серверов, считать нагрузку на хранилища и настраивать витрины метрик координировать: согласовывать решения с десятками смежных команд (владельцы данных, хранилищ, ИБ), планировать работу на квартал и спринт с тимлидом, готовить демо для заказчиков и участвовать в регулярных синках разбираться с ошибками и нештатными ситуациями с точки зрения «что должно происходить по правилам», вести документацию: описания решений, требования, инструкции — и большую базу знаний по типам данных и правилам их обезличивания развивать аналитическую функцию: постановка и ревью задач, обучение, передача рутинных участков. Требования: опыт системным аналитиком от 4–5 лет, из них пару лет — самостоятельно, без наставника на сложном продукте опыт «старшего»: ревью чужих требований, декомпозиция и передача задач, обучение коллег — вам вести направление вместе с джуниор-аналитиком умение докопаться до настоящей задачи пользователя и описать решение так, чтобы разработчик понял: постановки, требования, сценарии, макеты процессов (BPMN/UML), описание API уверенный SQL и хорошее понимание данных: таблицы, связи, хранилища больших данных понимание, как устроены интеграции между сервисами (REST API, очереди, пакетные задачи по расписанию). Будет плюсом: опыт с ML/AI-продуктами, генеративными моделями или синтетическими данными работа с большими данными (Hadoop/Hive, Columnar-хранилища, Iceberg) и конвейерами данных (Airflow) базовый Python — читать код и писать проверочные скрипты понимание, что такое персональные данные и как их обезличивают. Условия комфортный современный офис: БЦ Даниловский форт к3, рядом с М.Тульская, Верхние котлы график работы – 4 дня в офисе/1 - удаленно ежегодный пересмотр зарплаты, годовая премия корпоративный спортзал и зоны отдыха 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 совместного использования на трёх близких вознаграждение за рекомендацию друзей в команду Сбера.Похожие вакансии