Системный аналитик (AI продукты)

Описание

Локация: Москва; формат работы — на месте работодателя, также указан гибридный формат
Компания
СБЕР развивает AI-продукты на базе NLP и LLM для извлечения информации, интеллектуального поиска, RAG-сценариев и AI-агентов, включая self-service-инструменты для самостоятельной сборки AI-сценариев.
Что делать

Собирать, анализировать и формализовывать бизнес-требования внутренних и внешних заказчиков.
Исследовать бизнес-процессы и переводить их в функциональные и системные требования, пользовательские сценарии и задачи для команды.
Прорабатывать требования к LLM/RAG-сценариям: поиск и извлечение информации, генерация ответов, работа с источниками, проверка качества и обработка ошибок.
Участвовать в проектировании архитектуры решений совместно с ML-инженерами, разработчиками и архитекторами.
Описывать интеграции с внутренними и внешними системами, API, источниками данных и сервисами; формировать и поддерживать backlog.
Сопровождать требования от постановки задачи до реализации, тестирования и приёмки, взаимодействуя с заказчиками и контрагентами.

Требования

Опыт работы бизнес- или системным аналитиком от 4 лет.
Опыт работы с LLM/NLP-продуктами или AI-проектами.
Опыт сбора, анализа и формализации требований, декомпозиции сложных задач и перевода бизнес-потребностей в требования для разработки.
Опыт работы с backend/API-интеграциями и понимание принципов взаимодействия информационных систем.
Понимание жизненного цикла разработки продукта, Agile/Scrum и продуктовых backlog.
Понимание базовых принципов работы LLM и современных AI-систем, включая ограничения контекстного окна, галлюцинации, качество и актуальность данных, ошибки поиска и генерации.
Способность обсуждать технические решения с ML-инженерами и разработчиками, сохраняя фокус на бизнес-ценности продукта.
Сильные коммуникационные навыки, системное мышление и способность видеть связи между бизнес-процессами, данными, системами и пользовательскими сценариями.

Хорошо, если есть

Практический опыт работы с RAG, knowledge base и semantic/vector search.
Технический бэкграунд или способность самостоятельно читать техническую документацию и разбираться в реализации.
Знание Python на уровне чтения кода и выполнения несложных аналитических задач.

Культура и преимущества

Полная занятость; предусмотрены гибридный формат работы и годовая премия.
Корпоративный спортзал, зоны отдыха и подписка Прайм с возможностью совместного использования на троих близких.
Более 400 образовательных программ СберУниверситета, регулярные митапы и развитое DS-community.
Расширенный ДМС, льготное страхование для семьи и корпоративная пенсионная программа.
Льготный дисконт по ипотечному кредиту, равный 1/3 ключевой ставки ЦБ, и вознаграждение за рекомендации сотрудников.