Системный аналитик
Описание
В 2026 году Московской бирже исполнилось 34 года. Мы появились вместе с современной Россией и за эти годы с нуля создали рынок инвестиций. Сегодня миллионы людей и тысячи компаний доверяют нам и пользуются нашей инфраструктурой. Ежедневно на наших торговых платформах совершаются миллионы транзакций в минуту – без задержек, без перебоев. Мы храним в депозитарии цифровые записи о каждом активе, который торгуется на бирже. Мы следим за тем, чтобы все операции соответствовали правилам торгов и требованиям регуляторов. А еще мы активно развиваемся и давно вышли за рамки классического биржевого бизнеса. Мы разрабатываем и поддерживаем платформы, которые соединяют финансовые компании и клиентов, Мы идем на внебиржевой рынок и создаем на нем удобные сервисы, Мы открываем новые возможности для инвесторов, корпораций, банков. Мы развиваем финансовую культуру страны. В #moexteam уже больше 3000 человек: ИТ-специалисты и эксперты по развитию рынков, продуктовые и проектные менеджеры, финансисты и юристы, маклеры и многие другие. Мы разные, но всех нас объединяет общая цель – помочь людям и компаниям управлять деньгами, используя передовые технологии и знания. В Управлении информационных технологий открыта вакансия Системный аналитик. Чем предстоит заниматься: Анализ требований от заказчиков и согласование ФЗ; Разработка технических заданий и спецификаций; Проектирование интеграций и API; Описание структуры данных и моделей; Взаимодействие с разработчиками, тестировщиками и архитекторами; Участие в приёмке готовых решений; Ведение проектной документации. Мы ожидаем от вас: Экспертное знание BPMN/UML/ER; Продвинутый уровень SQL; Опыт проектирования интеграционных решений (REST, RabbitMQ); Понимание микросервисной архитектуры, опыт участия в разработке и валидации архитектурных решений; Умение писать тех. документацию и ставить задачи разработчикам/QA; Навыки презентации решений; Будет плюсом: Знание профильного законодательства, в частности, 224-ФЗ; Опыт использования LLM для написания сложных SQL-запросов и валидации данных; Умение составлять эффективные промпты; Критическая оценка результатов ИИ, понимание ограничений нейросетей.