Сбер·Москва·23 сент.
Системный аналитик (Аналитик GenAI-продукта)
Ориентир по рынку≈ 120 000 – 300 000 ₽наш грубый ориентир по 190 вакансиям этого грейда на рынке, без учёта специальности: у работодателя вилка не указана
🏢 ОфисMiddleПолная занятостьКорпорация
Стоит ли откликаться
Стоит откликнуться, но спросите про деньги
Сумму в объявлении не указали. Сколько платят за похожую работу, видно в разборе. Вакансия живая, задачи расписаны.
3 из 4 в норме
Зарплата не указана: ваша цель, нижняя граница и фраза для первого созвона
Деньги
Зарплату в объявлении не раскрыли. Грубый ориентир: столько платят в 190 вакансиях уровня Middle по всему рынку, без учёта специальности.
Живость
Висит 26 дней, признаков фиктивного найма нет.
- Появилась у нас 23 сентября 2026 г., 26 дней назад
- Эту вакансию уже публиковали 1 раз, первая публикация была 27 августа 2026 г.
- Текст сверяли с источником, с публикации он не менялся
- У источника её видели сегодня
Считается по истории наблюдений за вакансией: сколько раз её переоткрывали, меняли ли текст, как долго висит. Выдачу источника сверяем при каждом обходе: пропажу, возврат и правки текста. Это оценка по косвенным признакам, а не факт. Окончательный вывод за вами.
Описание
Расписано подробно: обязанностей 6, требований 16. Картина ясна до первого созвона.
- Обещают
- ДМС и компенсация спорта
Что требуют
ОбязательноRESTgRPCJSONOpenAPILLMRAGLangChainPostgreSQLSQLReact
ПлюсомPython
Надбавка к зарплате на этом уровне: Python +40%, REST +26%, SQL +20%.
Полный разбор в Pro
Это короткий разбор. В Pro полный: под эту вакансию и ваше резюме
Сколько просить
Не продешевите: сумма под ваше резюме, нижняя граница и готовые фразы для торга
Ваше резюме против требований
Пройдёт ли ваше резюме фильтр: что совпало с требованиями и что дописать до отклика
Спросить у работодателя
Что стоит спросить: вопросы именно к этой вакансии для первого созвона
Когда откликаться
Стоит ли спешить: за сколько дней эта компания обычно закрывает вакансии
30 дней Pro: полный разбор каждой вакансииЧто ещё входит в Pro
Чем предстоит заниматься
Трансляция бизнес-потребностей в технические требования к функционалу и логике AI-агентов
Проектирование интеграций: описание взаимодействия агентов с внешними API (входы/выходы, форматы данных, обработка ошибок, таймауты, retry-логика)
Проектирование меж-агентского взаимодействия: оркестрация агентов, передача контекста, приоритизация запросов и сценарии эскалации
Сопровождение до ПРОМ: совместно с промпт-разработчиками доводите требования до готовых промтов, контролируете соответствие промтов исходным бизнес-требованиям и передача системных требований в команду сопровождения
Взаимодействие с заказчиками, менеджментом и командой разработки, обеспечение прозрачности процесса
Исследование рынка и проверка гипотез: быстрая оценка применимости AI-решений под задачу, сравнение подходов (LLM, RAG, инструменты, мультиагентность), подготовка обоснованных рекомендаций
Наши требования
Уверенный технический бэкграунд: понимание архитектуры веб-систем, REST API, gRPC, форматов данных (JSON, OpenAPI/Swagger, Protobuf), интеграционных паттернов (sync/async, webhooks, очереди)
Понимание AI-концепций на уровне теории либо применения
Как работают LLM, промпт-инжиниринг, ограничения и «галлюцинации»
RAG (retrieval-augmented generation), векторные БД
Архитектура AI-агентов: инструменты (tools/function calling), оркестрация, мультиагентные сценарии
Знакомство с LangGraph/LangChain или аналогичными фреймворками
Понимание, что такое harness (core-платформа для GenAI-агентов) и его составляющих
Умение проектировать логику агентов: сценарии, состояния, ветвления, обработка ошибок, fallback-сценарии
Навыки декомпозиции задач и написания точных, проверяемых технических требований (User Story + критерии приёмки, или спецификации)
Опыт взаимодействия с бизнесом и перевода требований в технические спецификации
Опыт работы с PostgreSQL/SQL (чтение схем, описание маппинга данных)
Умение быстро проверять гипотезы: исследовать рынок AI-решений, оценивать применимость технологии под задачу
Понимание Java/React-стека на уровне общения с командой (что реально, а что нет в существующей архитектуре)
Опыт в продуктовых командах, где аналитик сопровождает фичу от идеи до релиза
Опыт написания технических заданий для промпт-разработчиков
Базовые навыки прототипирования (Python/псевдокод/конфигурация) для быстрой проверки гипотез
Мы предлагаем
Комфортный современный офис
Корпоративный спортзал и зоны отдыха
Уникальная система обучения Сбера для профессионального и карьерного развития
Программа адаптации и помощь руководителя на старте
Расширенный ДМС и льготное страхование для семьи
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
Корпоративная пенсионная программа
Дополнительно
Ищем аналитика GenAI-продукта — развивать ИИ-ассистента для массовых RUN-руководителей в банке (Руководителей КПК в КСБ, Руководителей специалистов в ЦКР и т.д.). Мы делаем AI-native систему, которая не просто советует руководителю, а забирает часть его рутины, помогает ему вести регулярные встречи с подчиненными и достигать бизнес-целей
Предстоит вести сквозные задачи: от заказа развития core-платформы (harness) до проектирования бизнес-свойств и сценариев для GenAI-агентов
Нам важно системное мышление, самостоятельность и опыт построения клиентских решений на LLM. Если вы умеете превращать неясные запросы в понятные алгоритмы, оценивать эффективность ИИ-решений и говорить на одном языке и с заказчиком, и с разработкой — мы ждем вас
Используемый стек технологий
Мы против мошенников на площадке: если тебя просят заплатить, продиктовать код или установить непонятное приложение, прекращай общение и сразу пиши нам (чат с основателем или форма обратной связи).