\### Опыт и экспертиза
\- Самостоятельное полнофункциональное выявление и формализация требований к информационным системам
\- Опыт проектирования data-решений: ETL/ELT-пайплайны, хранилища данных, data pipelines
\- Уверенное знание SQL на уровне написания сложных запросов (оконные функции, CTE, джойны)
\- Понимание принципов работы с событийно-ориентированная архитектурой и брокерами сообщений (Kafka)
\- Уверенное владение REST/JSON/JSON Schema — проектирование и ревью API-контрактов
\- Понимание микросервисной архитектуры и её паттернов
\### Проектирование и моделирование
\- UML: диаграммы последовательностей, компонентов, развёртывания, состояний
\- DDD: понимание концепций (bounded contexts, агрегаты, доменные события) — применение при формировании требований к микросервисам
\- Проектирование ER-диаграмм уровня продакшна
\### Работа с данными
\- Понимание принципов проектирования data-хранилищ: концептуальная, логическая, физическая модели
\- Опыт описания контрактов данных: схемы, валидация, версионирование
\- Понимание тематик, проектируемых в Kafka: topic naming, partitioning strategy, schema registry
\### Инструментарий
\- Проектирование: PlantUML, draw.io, Miro или аналоги
\- Клиент-серверные взаимодействия: Postman, Insomnia или аналоги
\- Мониторинг и наблюдаемость: понимание принципов построения дашбордов (Grafana / Kibana)
\- Опыт использования AI-инструментов (LLM, AI CLI-ассистенты, IDE-плагины) для подготовки документации и ревью требований
\### Soft Skills
\- Системное мышление: способность видеть систему целиком, выявлять риски и точки отказа в реализуемых сервисах
\- Уверенная устная и письменная коммуникация
\- Управление конфликтами интересов стейкхолдеров: нахождение консенсуса, эскалация при необходимости
\- Активное слушание, умение задавать правильные вопросы (5 Why, Jobs-to-be-done)
\- Способность вести несколько проектов параллельно, управлять приоритетами
\## Будет плюсом
\- Опыт в HR-Tech / HR-аналитике
\- Опыт проектирования data-инструментов (каталог данных, систем data lineage, др.)
\- Опыт работы с ClickHouse, Redis, S3
\- Практический опыт взаимодействия/разработки AI-агентов
\- Понимание основ безопасности: требования к шифрованию, аутентификации, аудиту данных
\- Навыки работы с генеративными AI-моделями; опыт создания AI-агентов и использования их в работе будет преимуществом
\- Опыт использования GigaChat, Kandinsky и аналогов в продуктах, навыки создания и использования AI-агентов
\- Инструментальное владение AI для анализа, генерации и автоматизации