Summary
Системный аналитик проектирует и внедряет платформу для управления доставкой банковских карт и ценностей, прорабатывает требования, API и интеграции, ведёт фичи от идеи до пром-релиза и анализирует метрики.
Мы разрабатываем платформу, которая помогает управлять доставкой физических ценностей банка: банковских карт, документов и других ценностей клиентам и не клиентам банка.
Платформа покрывает полный цикл: от заявки до выдачи клиенту. Ищем системного аналитика, который умеет не только качественно прорабатывать требования и проектировать решение, но и доводить фичу до стабильной работы в промышленной эксплуатации.
Нам нужен человек с end-to-end подходом: от понимания бизнес-потребности и проектирования решения С до запуска в ПРОМ, проверки пользовательских сценариев и анализа результатов по метрикам.* собирать, анализировать и формализовывать бизнес- и системные требования
* проектировать функциональность платформы, логику микросервисов и взаимодействие между системами
* прорабатывать интеграционные сценарии с использованием REST API, Kafka и других механизмов взаимодействия
* готовить аналитическую документацию: User Stories, Use Cases, функциональные и системные требования, спецификации API (OpenAPI/Swagger), схемы взаимодействия и модели данных
* совместно с архитекторами и разработчиками выбирать технические решения и прорабатывать граничные и нештатные сценарии.
End-to-End ведение фичи
* вести фичу на всём жизненном цикле: от постановки задачи и проектирования до запуска в ПРОМ и последующего контроля результата
* синхронизировать участников разработки, контролировать движение задачи по этапам и своевременно выявлять блокеры и риски
* участвовать в декомпозиции задач и сопровождать разработку на протяжении всего цикла реализации
* контролировать корректность релиза и убеждаться, что реализованное решение соответствует исходному замыслу и не нарушает существующие процессы
* анализировать возникающие после релиза отклонения и участвовать в их оперативном устранении.
Метрики и Data-Driven подход
* определять совместно с продуктовой командой критерии успешности запуска и ключевые метрики фичи.
* формировать требования к продуктовым и техническим метрикам: конверсиям, latency, error rate, SLA/SLO и другим показателям.
* участвовать в создании и развитии дашбордов в Grafana, Kibana и других системах наблюдаемости
* после запуска анализировать фактические результаты работы функциональности и его влияние на сквозные бизнес-процессы
* на основании данных формировать выводы, выявлять проблемные места и предлагать дальнейшие улучшения продукта.* опыт системного анализа от 3 лет в продуктовых командах или крупных enterprise-системах
* хорошее понимание архитектуры распределённых систем и микросервисного взаимодействия
* практический опыт работы с REST API, Kafka, SQL и реляционными базами данных
* опыт самостоятельного ведения функциональности от проработки требований до промышленной эксплуатации
* умение проектировать API и работать со спецификациями OpenAPI/Swagger, JSON/XML
* умение разбираться в сложных сквозных пользовательских и системных сценариях
* ответственность за результат: для нас важно не только подготовить качественную постановку, но и убедиться, что решение действительно работает после выхода в ПРОМ.
Будет преимуществом
* опыт работы с продуктами и системами в области логистики, маршрутизации, курьерской доставки, last mile, e-commerce delivery или управления выездными сотрудниками
* понимание процессов планирования и исполнения доставки: распределение заказов, маршрутизация, временные окна, загрузка курьеров, контроль исполнения маршрутов
* опыт работы с системами мониторинга и логирования: Grafana, Kibana, Prometheus, Elasticsearch
* практический опыт построения продуктовых и технических дашбордов
* уверенное владение SQL и возможность самостоятельно проверять данные и продуктовые гипотезы
* базовое знание Java / Spring Boot для эффективного взаимодействия с backend-разработкой
* понимание CI/CD и принципов развёртывания приложений в Kubernetes
* знакомство с МЕТА или другими инструментами архитектурного моделирования
* опыт использования генеративных AI-моделей и AI-инструментов в ежедневной работе
* высшее техническое или математическое образование.* комфортный современный офис на м.Кутузовская
* офисный формат работы
* 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
* 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.