Системный аналитик

- Аналитическая проработка бэклога: сбор
и формализация требований от стейкхолдеров, декомпозиция задач до уровня, готового к разработке;

- Исследование существующих интеграций,
кодовой базы ботов и архитектуры корпоративного мессенджера;

- Описание бизнес-процессов и потоков данных
в нотациях BPMN, UML, DFD (as-is / to-be);

- Составление технической документации:
user stories, use cases, схемы взаимодействия компонентов, описания API;

- Помощь тестировщику в разработке тест-кейсов
и чек-листов по требованиям; участие в приёмке функционала;

- Реализация MVP ботов совместно с разработчиком;

- Разработка и поддержка ботов: переход от
стека 1С+SQL к масштабируемой микросервисной архитектуре;

- Помощь другим командам в переносе ботов
из Telegram в корпоративный мессенджер, реализация новых пользовательских сценариев;

- Написание скриптов и утилит: миграция данных,
автоматизация рутинных операций, интеграции через REST API и Webhooks;

- Применение LLM в собственной работе: генерация схем по текстовому описанию, документирование, составление и ревью требований;

- Проектирование и разработка AI-агентов
для автоматизации задач команды;

- Ведение prompt-библиотеки команды в формате
Markdown; понимание структуры md-файлов и их роли в AI-assisted разработке.

- Опыт работы системным или бизнес-аналитиком
от 3–5 лет;

- Уверенное владение нотациями BPMN, UML, DFD;
умение рисовать схемы процессов, потоков данных, архитектурных диаграмм;

- Понимание принципов микросервисной архитектуры: REST API, Webhooks, очереди сообщений;

- Навыки SQL на уровне написания аналитических запросов (PostgreSQL / MS SQL);

- Опыт создания чат-ботов (Telegram, WhatsApp, VK или аналоги — на конструкторах или на Python);

- Базовые навыки разработки на Python и/или
Go — достаточные для написания MVP и скриптов автоматизации;

- Базовое понимание Linux и Docker, уверенная работа с командной строкой;

- Практический опыт работы с LLM: написание
промптов, системных инструкций, работа с контекстом;

- Понимание принципов построения AI-агентов
(инструменты, цепочки вызовов, память);

- Понимание назначения и структуры Markdown-файлов;