Описание
Продукт SyntData с помощью ML-моделей создаёт синтетические данные — копии реальных банковских данных без настоящих персональных данных клиентов. Он помогает разработчикам, аналитикам и тестировщикам работать с реалистичными данными без риска их раскрытия. Продукт встроен во внутреннюю экосистему данных банка: витрины, маркетплейс данных, хранилища больших объёмов и AI-агенты.
Задачи
•Формализовать бизнес-задачи и проектировать CJM: выяснять потребности команд, превращать их в технические требования, прорабатывать путь пользователя в маркетплейсе данных и интеграции, включая структуру таблиц, форматы и правила безопасности
•Готовить спецификации будущих функций: описывать поведение системы, интерфейсы между сервисами, примеры и критерии готовности; ставить задачи в трекере, помогать разработчикам и принимать результат
•Анализировать использование продукта, разбирать логи рабочих серверов, оценивать нагрузку на хранилища и настраивать витрины метрик
•Согласовывать решения со смежными командами, планировать работу на квартал и спринт с тимлидом, готовить демонстрации заказчикам и участвовать в регулярных встречах
•Разбираться в ошибках и нештатных ситуациях с точки зрения правил работы системы
•Вести документацию и базу знаний по типам данных и правилам их обезличивания
•Развивать аналитическую функцию: ставить задачи, проводить ревью, обучать коллег и передавать рутинные участки
Требования
•Опыт системным аналитиком от 4–5 лет, из них пару лет — самостоятельно на сложном продукте
•Опыт ревью требований, декомпозиции и передачи задач, обучения коллег; готовность вести направление вместе с джуниор-аналитиком
•Умение выявлять настоящую задачу пользователя и описывать решение: постановки, требования, сценарии, модели процессов BPMN/UML, описание API
•Уверенное знание SQL и понимание таблиц, связей и хранилищ больших данных
•Понимание интеграций между сервисами: REST API, очереди, пакетные задачи по расписанию
Будет плюсом:
•Опыт с ML/AI-продуктами, генеративными моделями или синтетическими данными
•Работа с большими данными (Hadoop/Hive, колоночные хранилища, Iceberg) и конвейерами данных (Airflow)
•Базовый Python для чтения кода и написания проверочных скриптов
•Понимание персональных данных и их обезличивания
Условия
•График: 4 дня в офисе и 1 день удалённо
•Ежегодный пересмотр зарплаты и годовая премия
•Корпоративный спортзал и зоны отдыха
•Более 400 образовательных программ СберУниверситета
•Расширенный ДМС, льготное страхование для семьи и корпоративная пенсионная программа
•Льготные условия по ипотечному кредиту: дисконт, равный 1/3 ключевой ставки ЦБ
•Подписка Прайм с возможностью совместного использования на троих
•Вознаграждение за рекомендацию друзей в команду Сбера
