Описание
Мы — продуктовая команда, которая делает хранилище контекста для ИИ-агентов в банке. Хранилище собирает знания из источников банка (трекер задач, вики, репозитории кода, корпоративный портал), связывает их в граф знаний и отдает агентам и разработчикам через MCP прямо в работе над задачей. Им пользуются ИИ-агенты в средах разработки и серверные агентные процессы, а команды настраивают под себя, какой контекст получает агент. Продукт уже в промышленной эксплуатации и быстро развивается. Мы ищем системного аналитика, который будет превращать продуктовые и технические задачи в понятные требования и контракты.
Задачи
•Вместе с продактом и техлидом прорабатывать новую функциональность: собирать требования от команд-потребителей, разработки и внутренних регуляторов, описывать сценарии и ограничения.
•Вместе с техлидом проектировать контракты хранилища: MCP-инструменты для агентов, API, форматы данных, правила версионирования.
•Описывать интеграции с источниками знаний и потребителями: какие данные забираем, как часто, что делать с изменениями и удалением, как проверять полноту.
•Проектировать модель данных и связи в графе знаний вместе с разработкой и ML.
•Описывать ролевую модель и правила доступа: кто что видит, кто что может менять, как работают модерация и блокировка.
•Работать со спецификациями в подходе Spec-Driven Development: вести требования как машиночитаемые спецификации, с которыми работают ИИ-агенты, и поддерживать их актуальными после изменений.
•Разбирать обратную связь и инциденты, когда причина в требованиях, а не в коде.
•Участвовать в приемке, писать критерии приемки и сценарии проверки.
Требования
•Опыт системного аналитика от двух лет.
•Умение описывать REST API (OpenAPI) для интеграций, базовое понимание асинхронного взаимодействия и очередей.
•Опыт или понимание, как описывать интеграции между системами.
•Понимание моделирования данных, в том числе графовых или документных моделей — на уровне, достаточном, чтобы обсуждать решения с разработкой.
•Умение писать требования, которые однозначно читаются и разработчиком, и ИИ-агентом.
•Общее понимание, как устроены приложения на больших языковых моделях — RAG, эмбеддинги, векторный и графовый поиск (глубокой экспертизы не требуем, готовы помогать разбираться).
•Практика использования ИИ-агентов в собственной работе для анализа, генерации документации и спецификаций.
•Умение договариваться с несколькими сторонами, у которых разные интересы.
Будет плюсом: знакомство с MCP-инструментами или function calling — как устроены инструменты для агентов, какие у них входы и выходы, как агент выбирает нужный инструмент.
Условия
•Комфортный современный офис рядом с м. Тульская.
•Возможность выбрать удобный график – офис/гибрид.
•Ежегодный пересмотр зарплаты и годовая премия.
•Корпоративный спортзал и зоны отдыха.
•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 совместного использования на трёх близких.
•Вознаграждение за рекомендацию друзей в команду Сбера.
