Системный аналитик (AI)

Системный аналитик (AI / LLM) — Middle+/Senior

Локация: Россия
Проект на 2 месяца!

Ставка: 1172 руб/час

Ищем системного аналитика нового поколения для проектов заказной разработки и пресейлов. Это роль SA3, где ИИ-инструменты являются не опцией, а основным рабочим инструментом. Требуется глубокая экспертиза в классическом анализе (BPMN, UML, SQL) в сочетании с практическим применением LLM, RAG и векторных баз данных.

КЛЮЧЕВОЕ УСЛОВИЕ:

Ежедневное применение LLM-ассистентов (YandexGPT, GigaChat и аналоги) во всех рабочих задачах: генерация SQL, рефакторинг кода, подготовка документации, проектирование API и моделей данных. Без этого навыка рассмотрение невозможно!

Обязательные требования (Базовый стек):

• Анализ и проектирование: BPMN 2.0, UML (Class, Sequence, Activity), Use Case, ER-модели, нормализация БД, прототипирование в Figma/Miro
• Работа с данными и API: Уверенный SQL (PostgreSQL/MySQL: JOIN, оконные функции, CTE), JSON/XML/YAML, REST/SOAP, OpenAPI (Swagger), понимание брокеров сообщений
• Инструментарий: Jira, Confluence, Git (GitLab/GitHub), Postman, Agile (Scrum/Kanban)
• ИИ и векторные данные: Уверенное использование YandexGPT/GigaChat для инженерных задач; понимание принципов работы векторных БД (Qdrant, pgvector)
• Софт-скиллы: Проактивность, автономность, стрессоустойчивость, быстрое погружение в новые домены

Будет значительным плюсом:

• Разработка ИИ-решений: LangChain, LangGraph, RAG-пайплайны, протоколы MCP и A2A
• Обработка неструктурированных данных: SpeechKit, Whisper, OCR (Tesseract, Yandex Vision)
• Инфраструктура: C4 Model, Docker, Kubernetes, Yandex Cloud/AWS, RabbitMQ/Kafka
• Python для ETL/ELT, Pandas, опыт построения DWH (Data Vault, Star/Snowflake Schema)

Задачи на проекте:

• Сбор и формализация требований (интервью, анализ НПА), проектирование процессов AS-IS/TO-BE
• Постановка задач команде, ведение базы требований и трассировка
• Разработка ТЗ и пользовательской документации по стандартам заказчика
• Функциональное тестирование и приёмка (ПМИ, ПСИ, демонстрации)
• Участие в пресейле: оценка трудоёмкости аналитических работ
• Активное внедрение ИИ: промпт-инженерия, генерация и проверка артефактов через LLM, настройка окружения ИИ-моделей под аналитические задачи
• Проектирование ИИ-функций продукта (метрики качества, fallback) и наставничество младших аналитиков