Бизнес/системный аналитик at red_mad_robot — NeverHard

red_mad_robot — технологическая компания с экспертизой в запуске цифровых продуктов и новых бизнесов. Включает red_mad_robot AI — центр исследований и разработки ИИ-решений. Мы находимся в поиске бизнес/системного аналитика с опытом в финтех и с AI-технологиями. Что предстоит делать: Собирать, анализировать и документировать бизнес- и системные требования, декомпозируя их в user stories и use cases с чёткими критериями приёмки. Проектировать и описывать клиентские и системные бизнес-процессы в нотациях As-Is / To-Be. Заниматься системным анализом — специфицировать API-контракты, модели данных и интеграционные потоки с внешними партнёрами (NEBRAS, кредитные бюро, KYC/AML-провайдеры). Анализировать регуляторные и отраслевые документы (CBUAE, Open Finance, NEBRAS OpenAPI, FAPI, Sharia/AML) и переводить их в конкретные продуктовые требования. Проектировать поведение AI-агентов: разрабатывать диалоговые сценарии, guardrails, критерии качества и приёмки для LLM-функционала, а также участвовать в курировании Sharia RAG knowledge base совместно с продуктом и compliance-командой. Вести бэклог и документацию в JIRA и Confluence, строить диаграммы и схемы в Miro, используя нотации BPMN и UML. Выступать связующим звеном между бизнесом, продуктовой командой, инженерией и compliance — снимать неоднозначности в требованиях на всех этапах. Поддерживать приёмочное тестирование (UAT): формулировать критерии приёмки и проверять, насколько реализация соответствует спецификации. От тебя: Опыт работы в роли BA / SA от 4–5 лет, желательно в сфере digital, финтеха или банкинга. Подтвержденная экспертиза по обеим сторонам аналитики — и в бизнес-требованиях, и в системных спецификациях (API, данные, интеграции). Нам важен не только процессный подход. Умение читать и интерпретировать API-спецификации (OpenAPI / Swagger), понимание REST, моделей аутентификации и авторизации (OAuth 2.0 / OIDC). Владение нотациями — BPMN, UML, построение диаграмм потоков данных. Структурное мышление, способность работать в условиях неопределённости и быстро погружаться в регуляторные и технические тексты. ❗️ Уровень английского от В2 и выше. Что мы ищем в части работы с AI: Продуктовое понимание принципов работы LLM — контекстное окно, температура, недетерминированность вывода, галлюцинации, ограничения моделей. Этого достаточно, чтобы ставить реалистичные требования и не заказывать невозможное. Понимание разницы между детерминированными системами и вероятностным выводом LLM, а также того, как это меняет подход к критериям приёмки и тестированию. Прикладной промпт-инжиниринг — умение писать и рецензировать промпт-спецификации, формулировать системные инструкции и ограничения. Концептуальное понимание агентных систем — tool use / function calling, многошаговые цепочки, состояние агента. Концептуальное понимание RAG — зачем нужен retrieval, что такое knowledge base, как качество извлечения влияет на ответ. Это нужно для участия в курировании Sharia RAG и определения корректности ответа. Подход к оценке качества — умение определять метрики и различать типы датасетов: golden set, silver set, шумные данные, негативные случаи. Дизайн диалоговых сценариев (conversation / dialogue design). Использование AI-ассистентов в собственной работе — для анализа документов, прототипирования промптов и ускорения подготовки спецификаций (Claude и аналоги). Будет плюсом : Знание исламских финансов (Murabaha, Takaful) и понимание Sharia-compliance. Опыт в Open Banking / Open Finance (CBUAE, NEBRAS, AISP/PISP, FAPI, PSD2-аналоги). Понимание AML / KYC-процессов и интеграций (Sumsub, Jucy score, ComplyAdvantage и аналоги). Опыт работы в регулируемой среде и взаимодействие с регуляторами или сэндбоксами. Чего ждать от Роботов: Официально и по-честному с первого дня. Рост — наш пунктик. Ментор поможет влиться, а позже ты сам сможешь вести других. Проводим школы, интенсивы и ассессменты с постановкой личных планов развития. И телу приятно. Гибридный формат работы в Алматы или из любого другого города в Казахстане