System Analyst
Описание
Aston — аккредитованная аутсорсинговая IT-компания, работающая с 2007 года. Наш штат насчитывает 2500+ специалистов. Мы разрабатываем программное обеспечение и IT-решения в сферах Finance, Healthcare, eCommerce, IoT, Media, Big Data, ML и многом другом. Предлагаем присоединиться в роли System Analyst и работать над проектом заказчика. Заказчик — крупнейший коммерческий банк страны, лидер по объему активов и цифровому развитию. Активно продвигает мобильные сервисы, ценит скорость, гибкость и неформальный подход внутри команд. Многократно отмечен престижными наградами, в том числе «Bank of the Year in Russia 2019» (The Banker) и «Best Mortgage Bank in CEE» (Global Finance). Почему это будет интересно? возможность повышения квалификации на проекте одного из лидеров рынка; современный технический стек. Чем предстоит заниматься: собирать и формализовать требования к RAG-функциональности, агентам и гибридным пайплайнам (вектор + граф); проектировать логику пайплайна (чанкинг, эмбеддинги, гибридный поиск, постобработка, вызов инструментов через MCP); разрабатывать тестовые сценарии и метрики качества (precision@k, MRR, покрытие, точность графовых связей); проектировать схемы данных для NebulaGraph, оптимизировать запросы для retrieval-шагов агентов; документировать архитектуру, API-контракты, MCP-ресурсы и схемы данных; мониторить качество в продакшене, анализировать инциденты (включая ошибочные графовые обходы), инициировать улучшения. Чего мы ждем от специалиста? опыт работы System Analyst от 3-х лет из них 1+ год в проектах с ML/NLP, поисковыми системами или семантическими графами; наличие законченного высшего образования; опыт полного цикла: от сбора требований до сопровождения продукта в production; глубокое понимание архитектуры RAG (retrieval, генерация, векторные БД), метрик качества поиска и генерации; понимание SQL, профилирование данных, оценка пригодности данных для retrieval-задач, включая графовые структуры; навыки проектирования интеграций (REST/gRPC, очереди, API LLM) и работа с облачными платформами (AWS/Azure); опыт работы с векторными БД (Qdrant, Pinecone, Weaviate) на уровне запросов; опыт работы с графовыми БД (NebulaGraph, Neo4j) — проектирование схем, написание запросов (nGQL/Cypher) для гибридного поиска (вектор + граф); понимание протокола MCP (Model Context Protocol) — умение описывать контекстные данные для LLM, унифицировать доступ к инструментам и источникам; знание принципов построения агентных систем (Agentic RAG, планировщики, память, вызов инструментов), опыт формализации их поведения через BPMN/UML; декомпозиция бизнес-задач в функциональные и нефункциональные требования для RAG- и агент-сценариев (включая мультишаговые рассуждения); постановка экспериментов (A/B-тесты, сравнение моделей/чанкеров/графовых схем), интерпретация результатов; оценка стоимости и производительности решений (latency, токены, объем данных, сложность графовых обходов); владение BPMN/UML для описания процессов, интеграций и агент-воркфлоу. Будет плюсом: базовое знакомство с Docker/Kubernetes. Что мы предлагаем? Хорошая зарплата: уровень обсуждается индивидуально, есть доплаты за менторство и профактивности. Развитие: долгосрочные проекты от российских заказчиков, возможность менять направления, прозрачная система Performance Review. Комфорт и свобода: релокейт между офисами, выбор формата работы (удалённо, офис, гибрид), адаптация для новых сотрудников. Обучение: доступ к корпоративному порталу, митапам, конференциям (и как гость, и как спикер). Социальный пакет: ДМС со стоматологией, частичная компенсация спорта, бесплатный английский, оплачиваемый отпуск и больничные. Корпоративная жизнь: тимбилдинги, детские праздники, внутренние мероприятия. Наши офисы: Москва (ул. Вильгельма Пика, 11, БЦ «Ботаника», 13 эт., оф. 1310), Санкт-Петербург (Владимирский проспект, д. 23, 8 этаж), Казань (Н. Ершова, 76/1), Нижний Новгород (ул. Новая, 28, коворкинг "VMESTE"), Самара (IT парк Монте Роза). Откликайтесь, если вы готовы расти и развиваться вместе с командой ASTON! Наш рекрутер свяжется с вами, чтобы обсудить детали.