Системный аналитик
Описание
Проект: «Ликвидность и обязательства» — это ключевая платформа для миллионов корпоративных клиентов Сбера, которая управляет расчётами по счетам, картотекой и взысканием. Что мы делаем: Обеспечиваем расчёт доступного остатка на счёте для проведения платежей. Ведём картотеку требований со стороны Банка и ФНС, реализуя процесс исполнительного производства. Предоставляем API для внутренних продуктов банка, чтобы они могли оказывать услуги юрлицам на основе данных об их финансах. Создаём сервисы для взаимодействия с ФНС (включая Единый налоговый счёт). Наша инновация: мы активно используем GenAI, чтобы помогать бизнесу сохранять «налоговое здоровье». Наши AI-агенты бесшовно встраиваются в клиентские пути, информируют о налогах, помогают с оплатой и снятием ограничений. Обязанности глубоко анализировать бизнес-задачи, проектировать логику и взаимодействие гибридных ИИ-решений (агентов Gen AI и классических систем) для автоматизации процессов, анализа рисков и генерации отчётов формирование архитектуры: проектировать архитектуру взаимодействия между микросервисами и агентами Gen AI, определять точки интеграции, протоколы обмена данными (API, события) и механизмы контроля и мониторинга управление требованиями и коммуникациями: транслировать сложные технические концепции ИИ (принципы работы RAG, ограничения LLM, Prompt Engineering) на язык бизнеса и разработки для всех участников процесса. Требования глубокое понимание микросервисной архитектуры (MSA), предметно-ориентированного проектирования (DDD) и событийно-ориентированной архитектуры (EDA), а также опыт декомпозиции сложных систем опыт проектирования и интеграции агентов на базе LLM в бизнес-процессы, включая применение концепций Retrieval-Augmented Generation (RAG), Chain-of-Thought (CoT) проектирование отказоустойчивых систем с использованием паттернов Circuit Breaker, Bulkhead, Retry, Saga, а также специфических механизмов для LLM-сервисов (таймауты, fallback) навыки выявления и формализации требований к сложным банковским бизнес-процессам владение нотациями UML, BPMN, C4 Model для описания логики взаимодействия агентов, их целей и действий, а не только классических потоков данных экспертиза в Prompt Engineering, включая проектирование системных и пользовательских промптов, а также владение техниками few-shot и zero-shot prompting опыт использования GigaChat, Kandinsky и аналогов в продуктах, навыки создания и использования AI-агентов. Условия комфортный современный офис рядом Санкт-Петербург, Уральская 1 гибридный формат работы ежегодный пересмотр зарплаты, годовая премия корпоративный спортзал и зоны отдыха система обучения для профессионального и карьерного развития расширенный полис ДМС с первого дня работы и страхование для семьи программа ипотеки для сотрудников подписка Прайм с возможностью совместного использования на трёх близких вознаграждение за рекомендацию друзей в команду Сбера.