Сбер·Москва·12 авг.
Senior Системный аналитик
Ориентир по рынку≈ 250 000 – 330 000 ₽наша приблизительная оценка по 11 вакансиям этой роли и грейда, у работодателя вилка не указана
🏢 ОфисMiddleПолная занятостьКорпорация
56
Есть о чём спросить
Навык редкий и дорогой (Kafka), готовы вкладываться в обучение. Но вилки нет, про деньги придётся договариваться с нуля.
Наша компания
Команда DataPlatform-Tools реализует платформенные инструменты для сервисов, AI-агентов и потребителей в домене HR-аналитики всего банка. Мы обеспечиваем self-service для инженеров, аналитиков данных, DS, ML-инженеров: готовые шаблоны пайплайнов, тесты качества данных (DQ), lineage, BI-визуализации. Наш фокус — автоматизация, наблюдаемость пайплайнов и повышение скорости и качества работы с данными.
О роли
\### Что мы делаем \- Поставляем платформенные инструменты: оркестрацию ETL/ELT, фреймворк контроля качества данных, систему lineage и каталог данных, поддерживаем BI-окружение
Чем предстоит заниматься
\- Анализ требований — полнофункциональное выявление бизнес-, пользовательских, функциональных и нефункциональных требований к data-платформенным решениям
\- Декомпозиция бэклога — разбиение крупных инициатив: эпики → фичи → User Stories → задачи, с определением критериев DoD и AC
\- Проведение R&D — проведение исследовательских работ: изучение новых подходов, анализ tech trends, создание прототипиров решений
\- Проектирование интеграций — детальное проектирование межсистемных интеграций и потоков данных со смежными системами (микросервисы, внешние потребители, AI-агенты)
\- Документирование — подготовка технических требований, API-контрактов (REST/JSON, Kafka-схема), ADR (Architecture Decision Records), спецификаций
\- Моделирование данных — проектирование концептуальных, логических и физических моделей данных; ER-диаграммы; нормализация/денормализация
\- Проектирование событийно-ориентированных архитектур\\ — моделирование потоков данных через Kafka, определение схем событий и SLA доставки
\- Согласование — проведение согласований технических требований со стейкхолдерами, техническими лидами и владельцами продукта
\- Участие в приёмочном тестировании — проверка реализованного функционала на соответствие требованиям и спецификациям
\- Разбор инцидентов — участие в расследовании инцидентов: анализ root cause, формализация требований на исправления и превентивные меры
Наши требования
\### 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
Мы предлагаем
Инновационные, амбициозные проекты и задачи, которые развивают: всегда есть возможность прокачать свои навыки в работе и профессионально расти
Среда для обмена знаниями – высокая экспертиза внутри команды
Сплоченная команда, работающая над общими задачами и умеющая хорошо отдыхать
Нашу культуру создают сами сотрудники – мы их слышим и помогаем создавать и поддерживать корпоративные комьюнити по интересам
Стабильная заработная плата и годовой бонус
Гибридный формат работы. Современный IT-офис вблизи Москва-Сити в пяти минутах от метро "Кутузовская", с фитнес залом
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 использования трёх близких
Вознаграждение за рекомендацию друзей в команду Сбера