{"id":1136366,"url":"https://alion.io/job/sber-sistemnyi-analitik-analitik-genai-produkta","title":"Системный аналитик (Аналитик GenAI-продукта)","company":{"id":67,"name":"Sber","domain":"sber.ru","url":"https://alion.io/company/sber","size_band":"5000+","is_staffing_agency":false,"is_intermediary":false,"ats_vendor":"HeadHunter","truth_index":{"grade":"A","score":100,"open_postings":158,"ghost_share":0.025,"stale_share":0,"repost_share":0.057,"time_to_fill_p50_days":7,"computed_at":"2026-09-23T05:45:00Z"}},"role":"Analytics","role_family":"Analytics","seniority":null,"employment_type":null,"work_mode":"on_site","remote_scope":null,"hiring_geo_confidence":"structured","locations":["Moscow, Russia"],"countries":["RU"],"hiring_countries":[],"hiring_countries_total":0,"salary":null,"salary_estimate":{"min_usd":17500,"max_usd":44000,"period":"year","method":"role_country_seniority_unknown","sample_n":308},"experience_years_min":null,"visa_sponsorship":false,"relocation_package":false,"has_equity":false,"technologies":[{"name":"AI Agents","optional":false},{"name":"Function Calling","optional":false},{"name":"gRPC","optional":false},{"name":"Java","optional":false},{"name":"LangChain","optional":false},{"name":"LangGraph","optional":false},{"name":"LLM","optional":false},{"name":"PostgreSQL","optional":false},{"name":"RAG","optional":false},{"name":"Rest API","optional":false},{"name":"SQL","optional":false},{"name":"Swagger","optional":false},{"name":"Hibernate","optional":true},{"name":"Langflow","optional":true},{"name":"Maven","optional":true},{"name":"OpenShift","optional":true},{"name":"Python","optional":true},{"name":"Spring Boot","optional":true}],"status":"live","first_seen_at":"2026-09-23T08:13:55Z","employer_posted_date":"2026-09-23","last_verified_at":"2026-09-22T20:49:00Z","board_verified":true,"closed_at":null,"days_open":0,"trust":{"level":"ok","repost_count":null,"flags":[],"days_open":0},"description":"Ищем аналитика GenAI-продукта - развивать ИИ-ассистента для массовых RUN-руководителей в банке (Руководителей КПК в КСБ, Руководителей специалистов в ЦКР и т.д.). Мы делаем AI-native систему, которая не просто советует руководителю, а забирает часть его рутины, помогает ему вести регулярные встречи с подчиненными и достигать бизнес-целей.\n Предстоит вести сквозные задачи: от заказа развития core-платформы (harness) до проектирования бизнес-свойств и сценариев для GenAI-агентов.\n Нам важно системное мышление, самостоятельность и опыт построения клиентских решений на LLM. Если вы умеете превращать неясные запросы в понятные алгоритмы, оценивать эффективность ИИ-решений и говорить на одном языке и с заказчиком, и с разработкой - мы ждем вас.\n Используемый стек технологий:\n LangGraph, Langflow\n React\n Java, Spring Boot, Hibernate, Maven\n OpenShift\n PostgreSQL\n Обязанности\n трансляция бизнес-потребностей в технические требования к функционалу и логике AI-агентов\n проектирование интеграций: описание взаимодействия агентов с внешними API (входы/выходы, форматы данных, обработка ошибок, таймауты, retry-логика)\n проектирование меж-агентского взаимодействия: оркестрация агентов, передача контекста, приоритизация запросов и сценарии эскалации\n сопровождение до ПРОМ: совместно с промпт-разработчиками доводите требования до готовых промтов, контролируете соответствие промтов исходным бизнес-требованиям и передача системных требований в команду сопровождения\n взаимодействие с заказчиками, менеджментом и командой разработки, обеспечение прозрачности процесса\n исследование рынка и проверка гипотез: быстрая оценка применимости AI-решений под задачу, сравнение подходов (LLM, RAG, инструменты, мультиагентность), подготовка обоснованных рекомендаций\n Требования\n уверенный технический бэкграунд: понимание архитектуры веб-систем, REST API, gRPC, форматов данных (JSON, OpenAPI/Swagger, Protobuf), интеграционных паттернов (sync/async, webhooks, очереди)\n понимание AI-концепций на уровне теории либо применения:\n как работают LLM, промпт-инжиниринг, ограничения и «галлюцинации»;\n RAG (retrieval-augmented generation), векторные БД;\n архитектура AI-агентов: инструменты (tools/function calling), оркестрация, мультиагентные сценарии;\n знакомство с LangGraph/LangChain или аналогичными фреймворками.\n понимание, что такое harness (core-платформа для GenAI-агентов) и его составляющих\n умение проектировать логику агентов: сценарии, состояния, ветвления, обработка ошибок, fallback-сценарии\n навыки декомпозиции задач и написания точных, проверяемых технических требований (User Story + критерии приёмки, или спецификации)\n опыт взаимодействия с бизнесом и перевода требований в технические спецификации\n опыт работы с PostgreSQL/SQL (чтение схем, описание маппинга данных)\n умение быстро проверять гипотезы: исследовать рынок AI-решений, оценивать применимость технологии под задачу\n Будет плюсом\n понимание Java/React-стека на уровне общения с командой (что реально, а что нет в существующей архитектуре)\n опыт в продуктовых командах, где аналитик сопровождает фичу от идеи до релиза\n опыт написания технических заданий для промпт-разработчиков\n базовые навыки прототипирования (Python/псевдокод/конфигурация) для быстрой проверки гипотез\n Условия\n комфортный современный офис\n корпоративный спортзал и зоны отдыха\n уникальная система обучения Сбера для профессионального и карьерного развития\n программа адаптации и помощь руководителя на старте\n расширенный ДМС и льготное страхование для семьи\n гибкий дисконт по ипотечному кредиту, равный 1/3 ключевой ставки ЦБ\n подписка Прайм с возможностью совместного использования на трёх близких\n вознаграждение за рекомендацию друзей в команду Сбера\n корпоративная пенсионная программа.","description_format":"text","description_chars":3740,"description_truncated":false,"requirements":{"experience_years_min":null,"management_years_min":null,"team_size_min":null,"manages_managers":false,"education":null,"security_clearance":false,"languages":[{"language":"Russian","level":"Advanced (C1)","optional":false}]},"benefits":[],"hiring_locations":[],"hiring_excludes":[],"relocation_offered":false,"industries":["LLM & Generative AI","Banking","Cloud Computing","FinTech"],"lifecycle":[{"event":"open","at":"2026-09-23T08:18:15Z"}],"liveness":{"score":86,"band":"hot","label":"Hiring now","p_open":1,"p_active":0.86,"p_room":1,"age_days":0,"expected_fill_days":7,"reasons":["conf:4","win:early","comp:brand"],"computed_at":"2026-09-23T12:32:12Z"},"pay":null,"html_url":"https://alion.io/job/sber-sistemnyi-analitik-analitik-genai-produkta","json_url":"https://alion.io/job/sber-sistemnyi-analitik-analitik-genai-produkta.json","meta":{"generated_at":"2026-09-23T12:32:12Z","cache_seconds":300,"methodology":"https://alion.io/methodology","terms":"https://alion.io/terms","contact":"https://alion.io/contact","api":"https://alion.io/developers"}}