yandex
УдалённоПолная занятость

Главный системный аналитик ML

ИИОценка ИИ

Сильная позиция в аккредитованной IT-компании с современным стеком и масштабными задачами. Отличный соцпакет, возможность удаленной работы и работа с передовыми технологиями (GenAI) делают вакансию крайне привлекательной.

Сформировано ИИ автоматически. Не является проверкой вакансии или работодателя.


Вакансия из открытого источника
Пожаловаться

Сложность вакансии

ЛегкоСложно
ИИОценка ИИ

Роль требует не только классических навыков системного анализа, но и понимания специфики ML-продуктов и работы с Big Data. Высокий уровень ответственности за архитектурные схемы и дата-контракты в крупном ритейле повышает планку входа.

Сформировано ИИ автоматически. Не является проверкой вакансии или работодателя.

Анализ зарплаты

Медиана300 000 ₽
Рынок230 000 ₽ – 380 000 ₽
ИИОценка ИИ

Зарплата в объявлении не указана, но для позиции 'Главный системный аналитик' в крупном российском финтехе или ритейле рыночные показатели обычно находятся в диапазоне 250-350 тысяч рублей после вычета налогов. MAGNIT TECH как правило предлагает конкурентоспособные условия, соответствующие уровню Senior/Lead.

Сформировано ИИ автоматически. Не является проверкой вакансии или работодателя.

Сопроводительное письмо

Составьте сопроводительное письмо под эту вакансию с вашим резюме

Иллюстрация сопроводительного письмаИллюстрация сопроводительного письма

Описание вакансии

Главный системный аналитик ML

*🏢* Компания: MAGNIT TECH

*🌍* Формат: Гибрид/офис (Москва, Краснодар) или удалённо (РФ)

О компании:

MAGNIT TECH — крупная аккредитованная IT‑компания, технологическое ядро и цифровой драйвер розничной сети «Магнит». Работают над масштабными продуктами: умный магазин, роботизация, GenAI и др.

Задачи:

• Собирать и формализовать требования к продукту и его модулям.

• Прорабатывать требования к данным: источники, состав, схемы и дата‑контракты.

• Описывать интеграции, API и взаимодействие между системами.

• Декомпозировать требования и ставить задачи командам разработки и Data Engineering.

• Создавать и поддерживать архитектурные схемы, потоки данных и техническую документацию.

• Документировать ML‑компоненты на системном уровне: входы, выходы, зависимости и сценарии использования.

Требования:

• Опыт работы системным аналитиком от 2,5 лет и умение самостоятельно вести задачи.

• Опыт описания требований и интеграций между информационными системами.

• Умение работать с API, структурами и потоками данных.

• Базовое знание SQL; опыт работы с Jira и Confluence.

• Умение читать и оформлять архитектурные схемы и структурировать сложную информацию.

Будет плюсом:

• Опыт работы с ML- или Data‑продуктами.

• Опыт работы с Big Data.

• Понимание процессов ритейла, ценообразования или промо; опыт запуска продуктов с нуля.

Стек:

SQL, REST API, Kafka, Airflow, Spark, S3/Hadoop, PostgreSQL, Docker/Kubernetes, GitLab, Jira, Confluence, UML/BPMN/ArchiMate, Python (ML‑сервисы)

Условия:

• Трудоустройство в аккредитованную IT‑компанию.

• ДМС со стоматологией и льготными условиями для членов семьи.

• Офисы в Москве (ст. м. Савеловская), Краснодаре, Санкт‑Петербурге и Иннополисе; возможна удалённая работа по РФ.

• Корпоративные скидки, подписка Магнит Премиум, поддержка в обучении и развитии.

*📩* Откликнуться

Больше похожих вакансий + автоотклики с ИИ

Умный подбор, сопроводительные письма, советы по отказам — больше приглашений.

Больше похожих вакансий + автоотклики с ИИ

Навыки

  • SQL
  • REST API
  • Kafka
  • Airflow
  • Spark
  • Hadoop
  • PostgreSQL
  • Docker
  • Kubernetes
  • GitLab
  • Jira
  • Confluence
  • UML
  • BPMN
  • ArchiMate
  • Python

Возможные вопросы на собеседовании

Проверка понимания специфики ML-проектов и жизненного цикла данных.

Как вы подходите к описанию дата-контрактов для ML-моделей и какие параметры считаете критичными?

Оценка навыков проектирования сложных систем.

Опишите ваш опыт проектирования интеграций через Kafka: какие проблемы возникали и как вы их решали?

Проверка владения инструментами визуализации архитектуры.

В каких случаях вы предпочтете использовать ArchiMate вместо UML для описания взаимодействия систем?

Оценка навыков работы с данными.

Напишите SQL-запрос для поиска дубликатов в таблице с транзакциями и объясните, как бы вы оптимизировали его для работы с Big Data.

Проверка умения работать в кросс-функциональной команде.

Как вы выстраиваете процесс передачи требований от бизнеса к Data Engineering команде, чтобы минимизировать риск ошибок в данных?

Сформировано ИИ автоматически. Не является проверкой вакансии или работодателя.

Похожие вакансии

Россия
более 1000 офферов получено
4.9

1000+ офферов получено

Устали искать работу? Мы найдём её за вас

Quick Offer улучшит ваше резюме, подберёт лучшие вакансии и откликнется за вас. Результат — в 3 раза больше приглашений на собеседования и никакой рутины!