Стажер System Analyst
Описание
Мы - команда, создающая комплексную систему противодействия мошенничеству и обеспечивающая online/offline безопасность миллионов клиентов банка 24/7/365, предоставляя инструменты собственной разработки для: Построения графа связей (позволяет проанализировать не только объекты и их свойства, но также их связи с другими объектами различных уровней и характеристик и применяется для получения дополнительных знаний об объекте за счет извлечения знаний о его окружении, выявления наиболее значимой информации, центров влияния, групп связанных объектов, цепочек) Геопространственой аналитики: анализа локаций, построения маршрутов и тепловых карт Выявления и анализа попыток мошенничества и иных отклонений Портфеля технологичных сервисов накопления и обработки больших объемов данных со сложной структурой Мы находимся на передовой технологических инноваций, соединяя возможности ИИ, современные технологии и потребности общества. Наше направление AI-трансформации — это стратегическая инициатива по интеграции LLM-агентов и мультиагентных систем в собственную аналитическую платформу: AI-решения для глубокого анализа данных Набор AI Tools, дающих агентам доступ к инструментам и сервисам платформы Собственная no-code/low-code платформа для оркестрации AI-агентов и автоматизации рабочих процессов Интеграция с внутренними LLM-шлюзами и средами исполнения агентов RAG-системы для работы с корпоративными базами знаний и методологиями Наш передовой технологический стек: Storage - Hadoop, Cassandra, ClickHouse, Elasticsearch, FastGraph, PostgreSQL Big Data Engineering- Scala, Spark, Flink Вackend - GO (GIN), Scala (ZIO), Kubernetes (OpenShift, DropApp) Fronted - React, Redux (Redux ToolKit, RTK Query), Typescript, jest. Библиотеки: react-force-graph, leaflet AI - Python (LangChain, LangGraph, Harness), GO (mcp-go), Typescript (no code platform), ai-coding (gigacode cli, claude, codex), RAG\GraphRag (PostgreSQL, Elasticsearch, Qdrant) QA - Java, TestNG, Selenium, Maven, Allure DevOps - Docker, Helm, Jenkins Обязанности Проектирование и анализ архитектуры технического решения совместно с командой разработки Разработка и согласование концепции, проектной документации и технической документации, описание API, ведение документации в Confluence Анализ источников данных, разработка моделей данных, логики алгоритмов и интеграций Документирование и обеспечение соблюдения правил сбора, хранения и использования данных Участие в полном цикле разработки и внедрения Требования в том числе Статус студента 3-5 курса, готовность выделять на стажировку минимум 30 часов в неделю в офисном формате Понимание жизненного цикла разработки ПО и роли системного аналитика в данном процессе Умение быстро погружаться в исследуемую область Навыки интеграции решений на основе ML/AI в реальные производственные системы Базовые знания SQL: понимание принципов реляционных баз данных, умение писать SQL-запросы различной сложности Знание форматов JSON/XML и навыки проектирование REST API Способность обрабатывать и структурировать большой объем сложной информации, доступно и наглядно ее презентовать Сбор, анализ и документирование бизнес-требований, описание use case, генерация идей, проработка технических решений, интеграционных взаимодействий Коммуникативные навыки, достаточные для выстраивания конструктивного взаимодействия со смежными подразделениями и внутри команды Будет плюсом Опыт проектирования логической и физической моделей данных Понимание ключевых алгоритмов и подходов в AI/GenAI (LLM, vector search, NLP, context engineering и др.) Понимание архитектуры AI/GenAI решений, LLM, RAG, BI и DataOps Владение инструментами Big Data (Hadoop, AirFlow, Spark, Kafka) Понимание принципов работы NoSQL баз данных (Cassandra, ClickHouse, ElasticSearch, Qdrant, Neo4j) Опыт проектирования логической и физической моделей данных Условия Экспертизу на стыке больших данных, backend- и frontend- разработки, AI и безопасности, которую невозможно получить в типовых IT-проектах Среда для обмена знаниями – высокая экспертиза внутри команды Сплоченную команду, работающую над общими задачами и умеющая хорошо отдыхать Нашу культуру создают сами сотрудники – мы их слышим и помогаем создавать и поддерживать корпоративные комьюнити по интересам Стабильную заработную плату и годовой бонус Современный IT-офис вблизи Москва-Сити в пяти минутах от метро "Кутузовская", с фитнес залом