Сбер

системный аналитик для оценки GenAI-агентов

Коротко

Системный аналитик в команду платформы AEF для разработки, исполнения и оценки качества GenAI-агентов в банке. В задачи входит сбор и декомпозиция бизнес-требований, проектирование REST API и интеграций, разработка технической документации и ведение базы знаний. Требуется опыт написания БТ/ТЗ/СТ, проектирования API по Swagger/OpenAPI, знание JSON/XML, диаграмм последовательности и состояний, а также уверенное использование AI-ассистентов Claude Code и Codex. Формат работы гибридный, офис у метро «Кутузовская» в Москве.

Описание
Платформа AEF предназначена для разработки, исполнения и сопровождения GenAI-агентов в контуре банка. Она помогает командам запускать агентные сценарии в промышленную среду, оценивать качество решений и расширять набор инструментов для разработки и эксплуатации агентов. Внутренний продукт LLM as a Judge автоматически оценивает качество ответов агента с помощью LLM-моделей.
Задачи
•Собирать, анализировать и валидировать бизнес-требования к новым инициативам совместно с заказчиками и продуктовой командой
•Выстраивать коммуникацию со смежными командами, участвовать в консультациях, демонстрациях продукта и приемо-сдаточных испытаниях
•Декомпозировать бизнес-сценарии в функциональные требования и архитектурные решения для AI-моделей и ML-сервисов
•Разрабатывать технические задания на интеграцию систем, проектировать API, описывать контракты взаимодействия и нефункциональные требования
•Формализовать требования в виде детальных спецификаций на разработку
•Анализировать инциденты в продуктивной среде, классифицировать обращения как дефекты или доработки функционала, готовить задачи на устранение
•Вести базу знаний проекта по принципам Documentation as Code, писать документацию в Markdown, визуализировать процессы и архитектуры через PlantUML, поддерживать глоссарий предметной области
Требования
•Навыки разработки документации: БТ, ТЗ, СТ
•Опыт проектирования REST API и написания схем по спецификации Swagger/OpenAPI
•Понимание форматов обмена данными JSON/XML
•Знание диаграмм последовательности и состояний
•Понимание моделей данных и базовые знания работы очередей Kafka, MQ
•Уверенное использование AI-ассистентов Claude Code, Codex
•Будет плюсом опыт написания схем JSON/XML
Условия
•Ежегодный пересмотр зарплаты, годовая премия
•Корпоративный спортзал и зоны отдыха
•Более 400 образовательных программ СберУниверситета
•Программа адаптации и помощь руководителя на старте для Junior-позиций
•Расширенный ДМС, льготное страхование для семьи и корпоративная пенсионная программа
•Льготная ипотека для каждого сотрудника
•Бесплатная подписка Прайм с возможностью совместного использования на трёх близких
•Вознаграждение за рекомендацию друзей в команду Сбера
•Комфортный современный офис рядом с метро «Кутузовская»
•Возможность выбрать офисный или гибридный график
•Отсутствие строгого дресс-кода

Хватит откликаться.
Получите рекомендацию.

$10 стартовых кредитов

Всего 60 секунд, полностью на автопилоте — AI-агенты Eraldt читают ваше резюме, определяют подходящие роли, находят живые вакансии и людей, которые могут вас порекомендовать, пишут им личные письма и добиваются рекомендации.

Это не отклик на вакансию: резюме не уходит в компанию, а рекомендацию именно по этой роли мы не обещаем.

Посмотрите, кто ещё получает интервью на автопилоте