Сбер·Москва·7 сент.
Senior Analyst (Дататека)
Ориентир по рынку≈ 285 000 – 450 000 ₽наша приблизительная оценка по 24 вакансиям этой роли и грейда, у работодателя вилка не указана
🏢 ОфисSeniorПолная занятостьКорпорация
54
Есть о чём спросить
За такой навык на рынке платят больше, готовы вкладываться в обучение. Но вилки нет, про деньги придётся договариваться с нуля.
Чем предстоит заниматься
Проводить аналитику по развитию процессов управления данными на платформе Дататека
Переводить бизнес-потребности пользователей, владельцев данных, платформенных команд и AI-агентов в понятные требования, сценарии, user stories, критерии приемки и системные спецификации
Выстраивать целевой процесс работы аналитической команды: intake, discovery, приоритизация, декомпозиция, контроль качества требований, сопровождение delivery
Анализировать текущие процессы управления данными и находить возможности для автоматизации и автономизации
Прорабатывать сценарии применения AI/GenAI/AI-агентов в процессах управления данными
Описывать data flows, интеграции, API-взаимодействия, бизнес-правила, роли, статусы, ограничения и зависимости
Участвовать в AI PDLC: от формулирования AI-use cases и требований к качеству результата до тестирования, оценки, внедрения и мониторинга AI-функциональности
Проводить discovery-сессии, интервью, воркшопы, фасилитации и согласования между бизнесом и IT
Наставлять аналитиков: развивать практики, стандарты артефактов, подходы к декомпозиции, проверке требований и коммуникации с командами
Наши требования
Опыт в бизнес- и системном анализе от 5 лет
Опыт управления командой аналитиков либо развитие в роли наставника, лида направления или ведущего аналитика
Опыт работы на продуктах или проектах по внедрению AI/GenAI/AI PDLC
Уверенное владение практиками сбора, анализа, документирования и валидации требований
Опыт описания бизнес-процессов, пользовательских сценариев, функциональных и нефункциональных требований
Понимание SDLC/Agile/hybrid delivery, backlog management, UAT, release validation и post-release support
Навыки описания интеграций, API, потоков данных, системных зависимостей и ограничений
Опыт работы с Jira, Confluence, Miro/FigJam, BPMN/UML/диаграммами процессов
Сильная коммуникация с техническими и нетехническими стейкхолдерами, включая руководителей
Способность работать в условиях неопределенности, структурировать хаос и доводить инициативы до результата
Знание и практическое применение SDD / Spec-Driven Development.з
Опыт AI-агентами, copilots, RAG, LLM-based workflows, evaluation frameworks, prompt-based systems
Опыт в data management, data governance, MDM, metadata management, data catalog, data quality
Понимание enterprise AI governance: контроль качества, безопасность, доступы, аудит, explainability, human-in-the-loop
Опыт построения self-service платформ или внутренних developer/data platforms
Опыт проектирования операционных моделей, центров компетенций или аналитических практик
Мы предлагаем
Комфортный современный офис в Москве: Бизнес-центр Чайка Плаза, рядом с М.Тульская, Верхние котлы
Гибридный формат работы: 4 дня офисе/1 - удаленно
Ежегодный пересмотр зарплаты, 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
Дополнительно
Дататека — платформа управления данными, которая помогает потребителям данных быстро находить, понимать, использовать и контролировать данные через единый продуктовый контур: процессы, правила, метаданные, качество, доступы, витрины и сценарии потребления. Следующий этап развития платформы — перевод ключевых процессов управления данными в автономизированный режим для пользователей и AI-агентов: от постановки и маршрутизации задач до контроля исполнения, качества и результата
Ключевая цель — описать, структурировать и запустить процессы так, чтобы управление данными на платформе стало масштабируемым, прозрачным и готовым к автономному использованию потребителями, включая агентные сценарии