SystemAnalyst

#vacancy #SystemAnalyst #AI #LLM #RAG #MCP #A2A #PromptEngineering #Sber #Microservices #Senior Системный аналитик (AI-агенты / LLM / RAG / Сбер / «Спутник») 🤖 📊 ID вакансии: RM-49_Gul Ставка: до 200 000 руб. на руки в месяц. Грейд: Senior (5+ лет опыта). Загрузка: Full-time (полная занятость). Старт: ASAP. Длительность: Долгосрочно. Формат: Удалённо. Часовой пояс: МСК. Локация/Гражданство: РФ. ⏳ Срок актуальности вакансии: до 11.09.2026 до 18:00. 📌 Важно: рассматриваются кандидаты с релевантностью опыта от 85% (аутстаффинговая позиция). 🏢 О компании: СБЕР. Трайб Департамента Недвижимости и Эксплуатации Сбера, занимающийся развитием продуктов на базе AI-решений. 🧩 О проекте: развитие мультифункциональной платформы «Мои Сервисы» и мультиагентной системы «Спутник» для автоматизации офисных задач. 💬 Архитектура и стек: микросервисная архитектура, REST API, WebSocket, Kafka. Стек: Java, Python, JS, PostgreSQL. Ищем Senior-системного аналитика для работы на переднем крае AI-продуктов Сбера. Это не классическая роль SA — это специалист, который должен одинаково уверенно описывать бизнес-процессы в BPMN/UML и проектировать архитектуру ИИ-агентов с использованием протоколов MCP и A2A. Предстоит работать над мультиагентной системой «Спутник», оценивать качество LLM, разрабатывать метрики успеха агентов, формировать эталонные выборки и анализировать пользовательский опыт через разбор логов диалогов. 🚀 Ключевые задачи: Анализ инициатив бизнес-заказчика и определение видения ИТ-реализации, активное участие в наполнении бэклога. Разработка и согласование требований к автоматизированным системам с помощью ИИ. Участие в проектировании архитектуры автоматизированных систем и ИИ-агентов. Координация разработки внутри команды. Консультации бизнес-заказчика по функциональности и возможностям системы и её технологических компонентов. Участие в тестировании системы, подготовка сценариев и проведение ПСИ. Участие в анализе и разборе дефектов промышленного контура. Оценка качества ИИ: 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 обратной связи пользователей для выявления узких мест, некорректных ответов или действий агентов. 🎯 Обязательные требования (Hard Skills): Опыт и роль: Опыт работы в роли системного аналитика от 5 лет . Владение навыками сбора, анализа и описания требований. Опыт подготовки технической документации. Опыт работы в командах, применяющих гибкие методологии разработки ПО. Моделирование: Знание нотаций моделирования бизнес-процессов и опыт визуализации схем: UML, BPMN и др. Архитектура: Знание основ микросервисной и монолитной архитектуры . Понимание того, как компоненты системы взаимодействуют друг с другом. Базы данных: Опыт работы с реляционными БД ( DDL, DML ). Интеграции и API: Знание принципов работы REST , форматов данных JSON / XML . Описание API в форматах OpenAPI, AsyncAPI . Самостоятельное тестирование эндпоинтов с помощью Postman или Swagger . AI / LLM (КРИТИЧНО!): Понимание архитектуры LLM и ИИ-агентов: знание концепций Tool-use, Skills , протоколов MCP, A2A . Знание принципов и техник RAG : понимание работы векторных баз данных и семантического поиска. Навыки промпт-инжиниринга (Prompt Engineering). Опыт работы с оценкой качества: понимание того, как измерять фактологическую точность, релевантность и безопасность ответов LLM. 🤝 Требования Soft Skills: Отличные коммуникативные навыки. Системное мышление. Аналитический подход к решению задач. Ориентация на результат. 💡 Будет плюсом: Разработка: Опыт разработки и отладки программного обеспечения. Базовые навыки написания скриптов (например, на Python ) для автоматизации оценки качества (парсинг логов, прогон тестовых датасетов через LLM API). Delivery Management: Управление релизным циклом (Release Management). Выявление и устранение зависимостей между командами. AI-инс