ГК «Технопарк» — производитель и поставщик оборудования для нефтехимической и атомной промышленности. Работаем с корпоративным сегментом с 2003 года. Среди клиентов: Госкорпорация «Росатом», ПАО «Газпром», ПАО НК «Роснефть», ПАО «Сибур», ПАО ГМК «Норильский никель» и др. Растём и масштабируем внутренние цифровые продукты — усиливаем команду системной аналитикой.
Чем предстоит заниматься
Работа с требованиями
• Сбор и структурирование требований от бизнеса, пользователей и разработки.
• Уточнение допущений, фиксация ограничений и инвариантов.
• Формализация решений (архитектурных/продуктовых) и оформление спецификаций (SRS/FRD/ICD).
Архитектура и документация системы
• Описание целевой архитектуры сервисов и интеграций: backend ↔️ ML ↔️ data, контракты данных и API.
• Подготовка и поддержка технических спецификаций, схем интеграций, реестра интерфейсов.
• Актуализация документации при изменениях архитектуры и релизах.
Системный анализ и схемы
• Ведение схем: C4/контейнеры, sequence, data flow/DFD, логические модели данных.
• Фиксация входов/выходов модулей, ответственности компонентов и границ сервисов.
• Выявление неявных зависимостей и рисков, предложение mitigations.
Данные и ML-контур
• Формализация требований к данным: источники, правила очистки/нормализации, мэппинги единиц и справочники.
• Описание ETL/ELT-процессов и витрин (staging/core/mart), требований к обучающим и инференс-наборам.
• Контроль отсутствия data leakage, рассинхронизации схем и неконсистентных справочников.
Поддержка разработки и процессов
• Единственная «точка правды» по логике и требованиям для команды.
• Подготовка задач в backlog с критериями приёмки, участие в планировании и грумингах.
• Приёмка реализованного функционала на соответствие требованиям, контроль обратной совместимости контрактов.
Требования
• 2+ года опыта системным аналитиком в IT-проектах.
• Умение описывать систему через входы/выходы, состояния, ограничения, инварианты и источники истины; отделять факт от вычисления; задавать критерии валидности данных.
• Контракты: входные/выходные схемы, обязательные/опциональные поля, правила backward-compatibility и версионирования.
• Описание источников данных, трансформаций, единиц измерений, справочников и мэппингов.
• Практика работы с REST API: методы, статусы, идемпотентность, версионирование; чтение OpenAPI/Swagger.
Понимание
• Клиент–серверной архитектуры; принципов БД (PostgreSQL) и аналитических БД (ClickHouse).
• Нотаций C4, UML sequence, data flow/DFD.
• Жизненного цикла ML-моделей; слоёв данных: raw / cleaned / feature / aggregated.
• Особенностей ClickHouse: партиционирование, append-only/immutability, отличие от OLTP.
• Рисков data leakage («почему это поле нельзя использовать в предсказании»).
• ETL и data-pipelines; где уместны Airflow/dbt; что считать витриной, а что — служебной таблицей.
Инструментарий
• Диаграммы: draw.io / Miro / UML.
• Документация и трекеры: GitLab / Confluence / Teamly (или аналоги).
• Форматы/протоколы: JSON, OpenAPI (Postman).
Будет плюсом
• Опыт в логистике, закупках, B2B-продажах.
• Опыт с Битрикс24 и/или 1С (справочники, интеграции).
• Подготовка API-спецификаций и интеграционного тестирования.
• Навыки BI/витрин, базовый Python/SQL для валидации данных.
Мы предлагаем
• Оклад + KPI, совокупный доход от 150 000 до 200 000 ₽.
• Работа в одной из самых ёмких отраслей российской промышленности.
• Оформление по ТК РФ с первого дня.
• Наставничество и поддержка экспертов на этапе онбординга.
• Оборудованное рабочее место, корпоративная мобильная связь.
• Пятидневка 8:00–17:00, в пятницу 8:00–16:00.
