Системный аналитик

Мы — продуктовая команда, которая делает хранилище контекста для ИИ-агентов в банке. Хранилище собирает знания из источников банка (трекер задач, вики, репозитории кода, корпоративный портал), связывает их в граф знаний и отдает агентам и разработчикам через MCP прямо в работе над задачей. Им пользуются ИИ-агенты в средах разработки и серверные агентные процессы, а команды настраивают под себя, какой контекст получает агент. Продукт уже в промышленной эксплуатации и быстро развивается.

• Вместе с продактом и техлидом прорабатывать новую функциональность: собирать требования от команд-потребителей, разработки и внутренних регуляторов, описывать сценарии и ограничения.
• Вместе с техлидом проектировать контракты хранилища: MCP-инструменты для агентов, API, форматы данных, правила версионирования.
• Описывать интеграции с источниками знаний и потребителями: какие данные забираем, как часто, что делать с изменениями и удалением, как проверять полноту.
• Проектировать модель данных и связи в графе знаний вместе с разработкой и ML.
• Описывать ролевую модель и правила доступа: кто что видит, кто что может менять, как работают модерация и блокировка.
• Работать со спецификациями в подходе Spec-Driven Development: вести требования как машиночитаемые спецификации, с которыми работают ИИ-агенты, и поддерживать их актуальными после изменений.
• Разбирать обратную связь и инциденты, когда причина в требованиях, а не в коде.
• Участвовать в приемке, писать критерии приемки и сценарии проверки.

• опыт системного аналитика от двух лет;
• умение описывать REST API (OpenAPI) для интеграций, базовое понимание асинхронного взаимодействия и очередей;
• опыт или понимание, как описывать интеграции между системами;
• понимание моделирования данных, в том числе графовых или документных моделей — на уровне, достаточном, чтобы обсуждать решения с разработкой;
• умение писать требования, которые однозначно читаются и разработчиком, и ИИ-агентом;
• общее понимание, как устроены приложения на больших языковых моделях — RAG, эмбеддинги, векторный и графовый поиск (глубокой экспертизы не требуем, готовы помогать разбираться);
• практику использования ИИ-агентов в собственной работе для анализа, генерации документации и спецификаций;
• умение договариваться с несколькими сторонами, у которых разные интересы.
• Знакомство с MCP-инструментами или function calling — как устроены инструменты для агентов, какие у них входы и выходы, как агент выбирает нужный инструмент — будет плюсом.

• комфортный современный офис рядом с м. Тульская
• возможность выбрать удобный график – офис/гибрид
• ежегодный пересмотр зарплаты и 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