Системный аналитик (AI)

Ищем системного аналитика на проекты внедрения VK AI Space (/) -

Уровень: Middle
Гражданство: РФ/РБ
Режим работы: гибрид/удаленно, но приоритет кандидатам из Москвы (потенциально могут быть выезды в контур к заказчику)
Заработная плата: 200к на руки по тк, 240 по ИП

Описание продукта
VK AI Space — ИИ-платформа безопасных мультиагентных систем для внедрения в контуре компании. Включает каталог LLM-моделей, конструктор агентов, RAG-контур, guardrails, оркестрацию, изоляцию агентов, квотирование и учёт затрат. Разворачивается on-premise в контуре заказчика, на VK Cloud или поставляется как программно-аппаратный комплекс (ПАК).

Обязанности
- Сбор, анализ и формализация функциональных и нефункциональных требований заказчика к платформе и реализуемым на базе платформы ИИ-агентам (в т.ч. «охлаждение» нереалистичных требований)

- Трекинг реализации функциональных требований

- Описание спецификаций агентов: роль и цель агента, сценарии использования, границы полномочий, поведение при отказе, эскалация к человеку (human-in-the-loop)

- Определение критериев успешности внедрения платформы и реализации ИИ-агентов (выделение ключевых метрик, определение методики расчета данных метрик, согласование достижимости ожидаемых значений)

- Описание процессов as-is / to-be

- Формализация политик ограничений и требований ИБ

- Описание контрактов внешних систем: возможности систем заказчика, требования к данным агента, разрешённые действия и классы данных

- Организация и проведение ПСИ (приёмо-сдаточных испытаний), подготовка ПМИ, составление протокола приемки

- Управление объемом проекта (арбитраж расхождений «дефект реализации / корректное поведение по спецификации / новое требование»)

- Ведение проектной документации и базы знаний проекта (Jira, Confluence)

Требования
Обязательно
- Опыт работы системным аналитиком от 3 лет, в т.ч. на проектах внедрения ПО у enterprise-заказчиков

- Умение писать проверяемые требования: каждое требование имеет способ подтверждения и критерий приёмки

- Понимание интеграций на уровне контрактов: REST API, JSON, микросервисная архитектура

- Понимание устройства ИИ-систем на уровне постановки требований: что такое LLM и её вероятностная природа, агент, инструмент (function calling), RAG, guardrails, мультиагентная схема

- Понимание специфики приёмки недетерминированных систем: метрики качества, пороги, эталонные датасеты, статистическая природа результата

- Навыки управления ожиданиями заказчика

- Опыт работы с LLM на уровне выше вопрос/ответ

Будет плюсом
- Опыт проектов с ML/LLM, ИИ-анентами, RAG-системами и тд

- Опыт реализации собственных ИИ-агентов

- Знакомство с практиками оценки качества LLM: evals, golden dataset, LLM-as-judge

- Понимание возможностей платформ для реализации ИИ-агентов (для оценки реализуемости требований)

- Опыт on-premise внедрений у крупных заказчиков / госсектора

- Опыт работы с требованиями к нагрузке и SLA на уровне сбора и фиксации.

Откликаться: Показать контакты