← К результатам

Системный аналитик в команду АС СКИФ

з/п не указана
СБЕР · Россия, Москва
Полный день Постоянная занятость опыт от 1 года
Откликнуться на источнике →

Описание

Наш продукт - автоматизированная система «Сервисы криптографии и инфраструктурные функции". Система включает в себя: - подсистему учета средств криптографической защиты информации (СКЗИ) в соответствии с требованиями регуляторов; - подсистему бизнес-мониторинга событий связанных с учетом СКЗИ и применением средств аутентификации; - ИИ-агент (low-code/no-code), реализующий функционал «проактивного реагирования» в части мониторинга бизнес-сервисов, а также «профильного консультанта» по внутренним документам, инцидентам и вопросам в части СКЗИ. Наша система реализована на микросервисной архитектуре и введена промышленную эксплуатацию. Развитие функционала продолжается, совместно с бизнес-подразделением сформирован бэклог до 2027 года, а планов еще больше! В нашу команду многие пришли из областей, не связанных с кибербезопасностью, что не помешало коллегам с первых дней работы принять активное участие в развитии продукта. Разработка ведется по методологии scrum, адаптированной к производственному процессу ИТ в Сбере. Обязанности подготовка и согласование с командой системных требований участие в развитии навыков и «тулов» ИИ-агента анализ и описание внутренних взаимодействий АС СКИФ проектирование взаимодействий со смежными системами и внешними потребителями участие в подготовке к тестированию разработанного функционала участие в поддержке функционала после внедрения. Требования высшее техническое образование опыт работы в роли системного аналитика не менее 2 лет: формирование требований бизнес-, функциональных и нефункциональных понимание различий в способах интеграций: Брокер, Очередь, Rest-API знакомство с форматами JSON, YAML, нотациями UML/BPMN, проектирование структур данных (SQL/PostgreSQL), REST/API-контракты (OpenAPI) понимание микросервисной архитектуры понимание концепта управления циклом "идея → код → ревью → деплой" с участием AI-агентов, понимание ограничений и рисков автономной генерации кода понимание AI-паттернов: RAG, Agentic workflows, tool use/function calling, оркестрация агентов понимание цикла LLM-интеграций: prompt engineering, guardrails, оценка качества выхода, логирование решений агентов опыт fine-tuning или работы с локальными LLM. Будет плюсом: навыки работы с генеративными AI-моделями; опыт создания AI-агентов и использования их в работе будет преимуществом опыт использования GigaChat, Kandinsky и аналогов в продуктах, навыки создания и использования AI-агентов инструментальное владение AI для анализа, генерации и автоматизации Условия комфортный современный офиc: ул Поклонна 3к2 работа в офисе. В дальнейшем возможен гибридный график ежегодный пересмотр зарплаты, годовая премия корпоративный спортзал и зоны отдыха более 400 образовательных программ СберУниверситета для профессионального и карьерного развития программа адаптации и помощь руководителя на старте (для Junior позиций) расширенный ДМС, льготное страхование для семьи и корпоративная пенсионная программа 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.

Источник: hh · Опубликовано: 30.07.2026