Системный аналитик (LLM Агенты)

Описание

Мы — команда, которая превращает процесс управления операционными рисками из рутинного — в интеллектуальный и автоматизированный. Наша миссия — не просто описывать метрики, а **проектировать и внедрять** новые сценарии обработки инцидентов, где ключевую роль играют AI-агенты. Мы отвечаем за то, чтобы автоматизация была надёжной, измеримой и приносила реальную бизнес-ценность: снижала время реакции, повышала точность и освобождала экспертов для сложных задач. Наш фокус — два взаимосвязанных направления: * **Автоматизация управления операционными рисками (IT-сбои, киберугрозы и утечки данных, риски мошенничества** * **Проектирование и мониторинг Guardrails для LLM — разработка систем контроля и защитных механизмов, которые делают использование языковых моделей в банковской среде безопасным и предсказуемым.**

Обязанности

**проектирование и формализация архитектуры решений:** * разработка архитектуры LLM-приложений и сценариев * проектирование схем взаимодействия компонентов и микросервисов * разработка API-контрактов (REST, события), моделирование данных и проектирование схем БД * описание бизнес-процессов и workflow в нотации BPMN * формирование требований к нефункциональным характеристикам (масштабируемость, отказоустойчивость, безопасность). **глубокая аналитика работы LLM-агентов в продакшене:** * мониторинг и анализ агентов * оценка качества их reasoning, классификации предлагаемых действий, поиск кейсов failure или регрессий. **разработка новых Guardrails для защиты от угроз AI:** * исследование новых классов рисков, привносимых использованием LLM в банковской среде (утечки данных, генерация некорректных решений, манипуляции) * проектирование, разработка и настройка специализированных систем безопасности (Guardrails) **оптимизация процессов обработки информации:** * обеспечение оптимального баланса между качеством и скоростью в работе автоматизированных систем * анализ данных и метрик, выявление узких мест в цепочках обработки * формирование гипотез и предоставлени команде разработки конкретные рекомендации для улучшений. **погружение в классические операционные риски:** * проводение глубокого анализа реальных операционных инцидентов банка * выявление узких мест и первопричины в процессах их обработки. ### **Наш технологический стек:** ### **Архитектура:** Микро-сервисы, zero legacy **Frontend:** React **Backend:** Java 21, Python 3 **Базы данных и очереди:** PostgreSQL, Kafka **Оркестрация процессов:** Camunda (проектирование и анализ workflow) **LLM агенты:** LangChain, LangGraph **Модели и платформы:** GigaChat, Qwen, современные эмбеддинг-модели. **Системы управления:** Jira, Confluence, Bitbucket.

Требования

* опыт от 2-х лет работы системным аналитиком в продуктовых или технологических командах (именно в разработке B2B/B2C-продуктов) * практический опыт проектирования интеграций с использованием **REST API (OpenAPI/Swagger)** и событийной архитектуры **Kafka** * уверенное владение **SQL** для сложной аналитики и проектирования реляционных моделей данных (с учётом производительности и индексов) * опыт формализации бизнес-логики и процессов с использованием **BPMN/UML** * навык декомпозиции сложных требований на задачи для разработки и создания четкой технической документации (User Stories, спецификации) **Ключевые навыки и компетенции** * **системное и продуктовое мышление:** умение видеть полную картину продукта, проектировать клиентские пути (User Journey) и предлагать архитектурные улучшения с учетом принципов **микро-сервисной архитектуры**. * **коммуникация и фасилитация:** способность проводить воркшопы, ясно доносить требования до бизнес-заказчиков, разработчиков и продукт-менеджеров, участвовать в формировании бэклога. **Будет сильным преимуществом** * **опыт с AI/ML:** участие в проектах с использованием машинного обучения или LLM. Интерес и готовность глубоко погружаться в эту область * **практика с AI-инструментами:** навыки применения генеративного AI в работе (например, для анализа или прототипирования) * знакомство с концепциями **RAG, цепочек (chains), агентов** * базовое владение **Python (pandas, numpy)** для анализа данных * опыт в смежных ролях (Data/ML Engineering) * ·опыт в банковской сфере, финтехе или управлении рисками.

Условия

* реальные масштаб и влияние: мы создаем новую парадигму управления нефинансовыми рисками, автономно, без людей, мгновенно и надежно. * свобода экспериментов с ответственностью: быстрые прототипы → измерения → продуктив — без бесконечных «вечных» исследований. * минимум лишней бюрократии: мы знаем её слабые места и выстраиваем процессы так, чтобы вы этого почти не чувствовали (фаст-трек согласований, понятные правила деплоя и доступа) * сильная команда: дизайн-сессии, ревью, обмен знаниями; можно расти в Staff/Tech Lead * комфортный офис по адресу Кутузовский проспект, 32 * формат работы - гибрид (1-2 дня в офисе) * уникальная система обучения Сбера для профессионального и карьерного развития, семинары, тренинги, конференции * программа адаптации и помощь руководителя на старте * ДМС, страхование от несчастных случаев, социальные гарантии * гибкий дисконт по ипотечному кредиту, равный 1/3 ключевой ставки ЦБ * бесплатная подписка СберПрайм+, скидки на продукты компаний-партнеров * вознаграждение за рекомендацию друзей в команду Сбера * корпоративная пенсионная программа * корпоративные мероприятия.