Системный аналитик в команду Fair Pricing

Fair Pricing (FP) – автоматизированная программа индивидуального ценообразования по продуктам Сбербанка на основе ML и AI. Программа разработана в 2018 году в Казначействе и применяется всеми бизнес-блоками для определения цены на банковские продукты. Fair Pricing рассчитывает индивидуальную цену по продуктам для клиента с учетом многофакторного анализа его поведения. В основе Fair Pricing – ИТ система АС Deep Calculation (AC DC), которая учитывает комплексные взаимосвязи между параметрами расчетов прайсинга и производит многоуровневые вычисления. АС DC интегрирована с фронтовыми системами Бизнеса (ЕФС, СББОЛ,СБОФ, Sberbank Markеts) и является ключевым компонентом в ключевых процессах ценообразования Банка, встраиваемая в единый ландшафт Сбербанка.

Обязанности:

• Сбор, анализ требований к системе
• Формализация и согласование требований
• Передача требований в разработку;
• Консультации членов команды
• Согласование тестовых сценариев
• Участие в тестировании разработанных компонентов, при необходимости
• Участие в подготовке документации

• Высшее образование по профилю (математическое, экономическое, техническое)
• Опыт составления/описания алгоритмов
• Понимание жизненного цикла разработки программного обеспечения
• Опыт описания API контрактов
• Знание OpenApi Specification
• Знание систем баг-трекинга и ведения задач проектов (Jira, etc)
• Минимум 2,5-летний опыт работы в проектах автоматизации бизнес-процессов, опыт работы системным аналитиком
• Знание Excel и SQL: DDL, DML операторы
• Умение работать с большим объемом информации и в режиме многозадачности
• Знание UML (sequence обязательный), BPMN (иметь представление и читать)
• Активная позиция. Адаптация без артефактов

Было бы дополнительным плюсом:

• Опыт работы с системой описания бизнес-процессов (ARIS)
• Опыт работы в Agile-команде
• Опыт работы с Git
• Понимание основных фреймворков scrum и/или «опыт работы по методологии scrum»
• Опыт работы с нереляционными БД
• Опыт проработки архитектурного решения
• Опыт работы со статистическими/эконометрическими моделями, знание основных алгоритмов машинного обучения
• Знание технологий интеграционного взаимодействия (REST services, Web-Services, Apache Kafka, XML, JSON)
• Опыт работы с Confluence
• Знание и понимание основных процессов в банковской сфере
• Опыт составления логической модели данных для реляционных СУБД
• Знание основ ООП

• Команда профессионалов, готовых поддержать ваши инициативы
• Мощное железо, дополнительные мониторы и всё, что нужно для продуктивной работы
• Возможность работы с новыми технологиями
• Обучение за счёт компании
• ДМС
• Прозрачная система бонусов и премий, достойная зарплата — размер обсудим на собеседовании