Мы ищем специалиста в команду AI & Data Science, который усилит взаимодействие с бизнесом (продажи, риск, операции, продукт, разработка) и обеспечит высокий уровень качества требований и документации.
Роль предполагает погружение в продукты факторинга и участие в развитии AI‑решений: ML‑моделей, NLP‑сервисов и LLM‑агентов.
Обязанности:
- Сбор, уточнение и структурирование требований совместно с бизнес‑заказчиками и стейкхолдерами.
- Перевод бизнес‑потребностей в формализованные артефакты: BRD/FRD, user stories, acceptance criteria, backlog.
- Проектирование и описание CJM/пользовательских сценариев, AS‑IS / TO‑BE, выявление точек автоматизации.
- Аналитика данных (EDA): SQL‑запросы, валидация качества данных, предварительные проверки и согласование источников.
- Разбор логики AI/ML‑сервисов и интеграций: API‑контракты, события/статусы, ошибки, последовательности вызовов.
- Участие в проработке моделей данных и требований к витринам/датасетам для ML/LLM‑задач (фичи, разметка, метрики).
- Ведение и актуализация документации в Confluence (спецификации, схемы, глоссарии, ADR/решения).
- Декомпозиция требований и постановка задач в Jira для ML/DS, backend и смежных команд; сопровождение внедрения от идеи до поддержки.
Мы ожидаем, что у вас есть:
- Опыт системного / технического или бизнес‑анализа от 1 года (или сопоставимый опыт в продуктовой/проектной роли).
- Уверенная работа с Jira и Confluence: постановка задач, ведение требований, документация, согласования.
- Навык структурирования информации и коммуникации с бизнесом: задавать вопросы, прояснять неочевидное, фиксировать договорённости.
- Практический SQL (PostgreSQL): EDA, проверки качества данных, базовые агрегаты/джойны/оконные функции.
- Базовое техническое понимание: API, микросервисы, версии/контроль изменений (Git), основы Docker/K8s (на уровне понимания).
- Готовность погружаться в бизнес‑логику финансовых продуктов (факторинг, аккредитивы) и специфику AI/ML‑проектов (NLP, LLM).
Будет плюсом:
- Умение читать Python‑код и разбираться в логике сервисов.
- Опыт описания интеграций: OpenAPI/Swagger, sequence‑диаграммы, модели данных (ERD).
- Знакомство с MLOps‑инструментами (MLflow, Grafana/Prometheus) и практиками мониторинга качества моделей.
- Опыт работы в ML/AI‑проектах или в финтех‑продуктах (факторинг/торговое финансирование).
Что мы предлагаем:
- Роль, влияющая на качество и скорость развития AI‑продуктов и их бизнес‑эффект.
- Работа с сильной командой ML, backend и продуктовых экспертов.
- Современные AI‑проекты, где результат виден бизнесу и быстро доходит до продакшена.
- Устойчивые процессы, зрелая инженерная культура и гибкие форматы работы.
Условия:
- Фиксированный оклад, система ежеквартальной и годовой мотивации по результатам работы;
- Уровень заработной платы зависит от уровня компетенций и опыта работы кандидата;
- Возможность профессионального развития в рамках компании;
- Льготное кредитование по программам Сбербанка, ДМС;
- Корпоративные мероприятия.
