Команда GigaСhat Enterprise ("Салют для бизнеса"), дочерняя организация Сбера, мы занимаем лидирующие позиции в сфере коммерциализации технологии GenAI с продуктом GigaChat. Мы предлагаем полный цикл решений: LLM-модель GigaChat для локальной и облачной инсталляции, инфраструктуру для GenAI, платформу для разработки агентных систем, готовые GenAI-решения для быстрого старта в типовых задачах, реализацию уникальных клиентских кейсов, консалтинг по GenAI-трансформации. В своей работе мы помогаем нашим партнерам перейти от экспериментов с технологией к промышленному масштабированию, обеспечивая безопасность, адаптивность и экономическую выгоду.
Обязанности
Пресейл и выявление потребностей
- проводить интервью, воркшопы и фасилитационные сессии с представителями крупного бизнеса для выявления болевых точек, бизнес-драйверов и сценариев применения ИИ‑агентов и LLM
- готовить концептуальные предложения, верхнеуровневые описания решения и презентации, обосновывающие ценность внедрения платформы
- совместно с руководителем проекта участвовать в оценке объёмов, рисков и реализуемости требований на этапе предпродажной подготовки
Разработка документации по ГОСТ 34
- для заказчиков, предъявляющих требования к документированию по ГОСТ, разрабатывать полный комплект документации: Техническое задание (ТЗ), Частное техническое задание (ЧТЗ), Пояснительную записку к техническому проекту, Программу и методику испытаний (ПМИ), Руководство пользователя и другие документы согласно стадиям проекта
- обеспечивать соответствие документации стандартам ГОСТ 34.хх, а при необходимости адаптировать шаблоны под специфику ИИ‑решений
Формирование ТЗ и документации на этапе реализации
- детализировать требования до уровня функциональных и нефункциональных спецификаций, описывать сценарии взаимодействия пользователя с ИИ‑агентами, логику обработки промптов, контекстных данных и ответов
- фиксировать интеграционные потоки, структуры данных, модели безопасности, ограничения платформы и внешних систем
- разрабатывать артефакты в нотациях BPMN, UML (Use Case, Activity, Sequence) и формате User Stories с чёткими критериями приёмки
Постановка задачи в проектную разработку
- описывать ограничения (технические, ресурсные, регуляторные) и критерии успешности (производительность, точность, время ответа, бизнес‑KPI), по которым будет оцениваться результат разработки
Взаимодействие с руководителем проекта и командой
- работать в тесной связке с РП: декомпозировать аналитические задачи, оценивать их трудоёмкость, отслеживать прогресс, своевременно эскалировать риски, связанные с неопределённостью или изменением требований.
- транслировать требования архитектору и разработчикам, техническому блоку, участвовать в планировании и демонстрациях промежуточных результатов
- проводить ревью реализованной функциональности на соответствие требованиям и критериям успешности
Погружение в ИТ‑ландшафт и ИИ‑контекст
- анализировать ИТ‑инфраструктуру клиента: источники данных, интеграционные шины, облачные/on‑premise среды, требования к отказоустойчивости и безопасности
- поддерживать верхнеуровневое понимание жизненного цикла ИИ‑решений: как строятся RAG‑пайплайны, происходит файн‑тюнинг и инференс LLM, оркестрация агентов, сбор и разметка данных, оценка качества ML‑моделей.
Требования
Опыт и профессиональный бэкграунд
- опыт аудита и консалтинга функциональных заказчиков в крупном бизнесе: проведение обследований бизнес-процессов, выявление узких мест и потребностей, формирование рекомендаций по повышению эффективности с помощью ИТ/ИИ‑решений
- опыт работы бизнес‑аналитиком или системным аналитиком от 3 лет
- успешный опыт создания документации по ГОСТ 34 (ТЗ, ЧТЗ, ПМИ и пр.), знание состава и правил оформления документов по стадиям (ЭП, ТП, РП, Ввод в действие)
- опыт взаимодействия с крупными корпоративными заказчиками (enterprise), понимание их процессов закупок, документооборота и требований к информационной безопасности
Технические и методологические навыки
- уверенное владение нотациями моделирования бизнес‑процессов и требований: BPMN, UML (Use Case, Activity, Sequence), User Stories, Use Cases
- понимание принципов работы современных ИИ‑систем на верхнем уровне:
ML‑жизненный цикл: обучение, валидация, метрики качества, решаемые классы задач;
LLM: промпт‑инжиниринг, RAG (Retrieval‑Augmented Generation), файн‑тюнинг, инференс, управление контекстным окном;
ИИ‑агенты: оркестрация, память, вызов внешних инструментов, цепочки рассуждений.
- знание интеграционных паттернов, REST API, основ микросервисной архитектуры, брокеров сообщений; представление об облачных платформах (AWS/GCP/Azure или их российские аналоги) и контейнеризации
- опыт работы с инструментами прототипирования интерфейсов (Figma, Miro и т.п.) и ведения документации (Confluence, Wiki, Git‑репозитории).
Коммуникативные и личностные качества
- умение быстро устанавливать доверительный контакт с техническими и бизнес‑стейкхолдерами уровня C‑level, вести сложные переговоры, выявлять скрытые потребности и управлять ожиданиями
- навыки эффективной работы в паре с руководителем проекта: проактивность, способность к совместной оценке рисков, прозрачная коммуникация по статусам и проблемам
- системное мышление, умение декомпозировать слабоструктурированные задачи и находить оптимальный баланс между бизнес‑целями, техническими возможностями и сроками.
Профессиональная зрелость и самостоятельность
- самостоятельность в ведении аналитического трека от пресейла до сдачи проекта, способность предлагать и аргументировать концептуальные решения
- готовность выступать наставником для менее опытных аналитиков, формировать и улучшать внутренние стандарты и шаблоны документации
- опыт работы в роли единственного аналитика на проекте или лида аналитической группы будет существенным плюсом.
Будет плюсом
- практический опыт проектирования чат‑ботов, голосовых ассистентов, поисковых систем RAG или агентных систем
- базовое знание Python, SQL и умение читать архитектурные диаграммы data‑пайплайнов
- опыт работы в Agile/Scrum‑командах и владение практиками управления требованиями в условиях высокой неопределённости.
Условия
- достойная заработная плата + годовой бонус
- сильная команда
- дмс, с первого рабочего дня
- работа в аккредитованной IT компании
- льготная ипотека от Сбера
- гибкий формат работы
- участие в развитии одного из ключевых направлений GenAI Сбера возможность работать с крупнейшими российскими компаниями и промышленными холдингами команду экспертов и доступ к передовым технологиям GenAI/LLM
- обучение, рост и участие в стратегических проектах по трансформации отраслей
- локация: Москва, м. Цв. Бульвар.
