Senior Системный аналитик

Навыки

• AI-агенты
• API (интеграции)
• Работа с бэклогом
• BI-инструменты
• ClickHouse
• Data Quality
• ER-диаграммы

О компании и продукте

• Ищем опытного системного аналитика в команду DataPlatform-Tools, который уверенно работает самостоятельно в рамках сложных data-продуктов, проектирует межсистемные интеграции и берёт архитектурную ответственность за ключевые направления. Специалист будет взаимодействовать с PO и техническими лидерами, вести несколько параллельных инициатив.
• ClickHouse`, `PostgreSQL`, `Kafka`, `Python`, `Redis`, `S3`, `Git`, `LLM`, `CLI`, `Kibana`, `Grafana`, `Linux`, `Микросервисная архитектура`.
• 11 августа 2026 • г Москва • ПАО Сбербанк • Информационные технологии:Системный аналитик

Задачи

• 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

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
• 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

Условия

• 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

Паспорт вакансии

История публикации

Откуда что взялось

Отмечено то, что вывели мы. Без пометки — значение назвал работодатель.

Почему на этом месте в выдаче

Порядок выдачи объявлен контрактом: свежесть решает между днями, полнота и зарплата — внутри дня.