Aston — аккредитованная аутсорсинговая IT-компания, работающая с 2007 года. Наш штат насчитывает 2500+ специалистов. Мы разрабатываем программное обеспечение и IT-решения в сферах Finance, Healthcare, eCommerce, IoT, Media, Big Data, ML и многом другом.
Предлагаем присоединиться в роли System Analyst и работать над проектом заказчика.
Заказчик - крупнейший коммерческий банк страны, лидер по объему активов и цифровому развитию. Активно продвигает мобильные сервисы, ценит скорость, гибкость и неформальный подход внутри команд. Многократно отмечен престижными наградами, в том числе «Bank of the Year in Russia 2019» (The Banker) и «Best Mortgage Bank in CEE» (Global Finance).
Почему это будет интересно?
- возможность повышения квалификации на проекте одного из лидеров рынка;
- современный технический стек.
Обязанности
- собирать и формализовать требования к RAG-функциональности, агентам и гибридным пайплайнам (вектор + граф);
- проектировать логику пайплайна (чанкинг, эмбеддинги, гибридный поиск, постобработка, вызов инструментов через MCP);
- разрабатывать тестовые сценарии и метрики качества (precision@k, MRR, покрытие, точность графовых связей);
- проектировать схемы данных для NebulaGraph, оптимизировать запросы для retrieval-шагов агентов;
- документировать архитектуру, API-контракты, MCP-ресурсы и схемы данных;
- мониторить качество в продакшене, анализировать инциденты (включая ошибочные графовые обходы), инициировать улучшения.
Требования
- опыт работы System Analyst от 3-х лет из них 1+ год в проектах с ML/NLP, поисковыми системами или семантическими графами;
- наличие законченного высшего образования;
- опыт полного цикла: от сбора требований до сопровождения продукта в production;
- глубокое понимание архитектуры RAG (retrieval, генерация, векторные БД), метрик качества поиска и генерации;
- понимание SQL, профилирование данных, оценка пригодности данных для retrieval-задач, включая графовые структуры;
- навыки проектирования интеграций (REST/gRPC, очереди, API LLM) и работа с облачными платформами (AWS/Azure);
- опыт работы с векторными БД (Qdrant, Pinecone, Weaviate) на уровне запросов;
- опыт работы с графовыми БД (NebulaGraph, Neo4j) — проектирование схем, написание запросов (nGQL/Cypher) для гибридного поиска (вектор + граф);
- понимание протокола MCP (Model Context Protocol) — умение описывать контекстные данные для LLM, унифицировать доступ к инструментам и источникам;
- знание принципов построения агентных систем (Agentic RAG, планировщики, память, вызов инструментов), опыт формализации их поведения через BPMN/UML;
- декомпозиция бизнес-задач в функциональные и нефункциональные требования для RAG- и агент-сценариев (включая мультишаговые рассуждения);
- постановка экспериментов (A/B-тесты, сравнение моделей/чанкеров/графовых схем), интерпретация результатов;
- оценка стоимости и производительности решений (latency, токены, объем данных, сложность графовых обходов);
- владение BPMN/UML для описания процессов, интеграций и агент-воркфлоу.
Будет плюсом
- базовое знакомство с Docker/Kubernetes.
Что мы предлагаем
- конкурентная зарплата, сумму обсуждаем отдельно с каждым кандидатом;
- проекты от топовых компаний;
- оформление по ТК;
- возможность выбирать формат работы: из дома, из офиса или гибридный;
- комфортные офисы в городах-центрах разработки;
- медицинская страховка (+стоматология);
- sick-days, оплачиваемый бенч, отпуск и больничные;
- частичная компенсация спортивных абонементов и компенсация расходов на оплату коворкинга;
- доплаты за менторство, ведение обучающих курсов, ревью проектов и участие в других профактивностях компании;
- прозрачная система Performance Review и ментор на все время работы;
- поэтапная система адаптации новых сотрудников;
- корпоративный портал с материалами для изучения любого нового стека и повышения уровня по своей специальности и не только;
- участие в технических митапах и конференциях в качестве гостя и спикера;
- корпоративы и тимбилдинги;
- детские праздники и мастер-классы с подарками и сладостями для семей сотрудников.