Фуллстек аналитик

Работодатель:
Зарплата:
190 000 - 210 000 руб.
Опыт работы:
От 3 до 6 лет
Место работы:
Москва, Новоданиловская набережная, 10

Мы команда SNAP IT - представители самой технологичной и стремительно эволюционирующей индустрии IT, входим в ГК Технос, которая работает на рынке IT с 1991 года.

Мы создаем ПО для ФинТеха. Мы верим, что роботизация бизнеса - это будущее, которое наступило уже сегодня. Топовые банки уже доверили нам самые сложные высокотехнологичные проекты.

Приглашаем тебя в команду СберБраузер - браузер для внутреннего пользователя на базе Chromium - точка входа пользователя в экосистему банка. Задача - предоставить полезную информацию для достижения рабочих целей и обеспечить комфортное взаимодействие с IT‑инфраструктурой банка. Целевая аудитория: более 350 000 пользователей. В н.в. разрабатывается для внутренней среды, в дальнейшем будет распространение в ДЗО банка, позже планируется выход на рынок (в рамках 2х лет).
Стек: ядро на С++, бек на Java.

Чем предстоит заниматься:

  • Формировать артефакты релизной политики.
  • Разрабатывать и согласовывать ТЗ (описание фичей и интеграций) в детализации, достаточной для разработки решения.
  • Описывать интерфейс взаимодействия фронт/бэк.
  • Описывать реализацию работы десктоп-версии и мобильных приложений по бизнес-требованиям и дизайну.
  • Оказывать экспертную поддержку по сложным кейсам, анализировать обращения пользователей для выявления корневых причин проблем и формирования требований на доработку функционала.
  • Создавать и актуализировать инструкции, FAQ и статьи для базы знаний на основе решенных кейсов.
  • Готовить регулярную аналитику и отчётность по метрикам продукта (динамика обращений, распределение по модулям, оценка влияния изменений).

Мы с удовольствием рассмотрим твою кандидатуру, если ты имеешь:

  • Опыт работы системным или бизнес-аналитиком от 3-х лет.
  • Глубокое понимание клиент-серверной и микросервисной архитектур, принципов работы веб-приложений.
  • Навыки анализа функциональности для выявления узких мест и системных проблем.
  • Умение работать с техническими данными: анализировать логи, дампы, показатели мониторинга.
  • Понимание основ UX/UI.
  • Отличные коммуникативные навыки, умение договариваться и аргументировать свою позицию.
  • Практический опыт проектирования REST API, работа с JSON/XML, владение SQL.
  • Знание нотаций UML, BPMN и опыт построения ER-диаграмм.
  • Опыт постановки задач на разработку мобильных приложений (iOS, Android).
  • Опыт работы с системами Jira и Confluence.
  • Базовое знание любого языка программирования (будет плюсом).

Что предлагаем мы:

  • оформление в соответствии с ТК РФ: ТД или ИП;
  • формат работы: гибрид (3 дня офис, 2 дня удаленно). Адрес: Москва, Новоданиловская набережная, 10.
  • своевременную заработную плату – от 190 000 до 210 000 до вычета налогов;
  • график 5/2 с 9:00 до 18:00; СБ, ВС - выходные;
  • ДМС+стоматология после окончания испытательного срока;
  • предоставление техники;
  • мы входим в список IT лицензированных аккредитованных компаний;
  • отсутствие бюрократии, прозрачность, быстрое принятие решений, а также уважение к каждому члену команды;
  • поддержка в значимых событиях.

Похожие вакансии

Бизнес-аналитик (middle / middle+)
efin

Опыт работы бизнес-аналитиком от 2 лет (опыт в FinTech, банках, платежных системах - будет преимуществом). Опыт в прототипировании интерфейсов web...

Аналитик по продажам
ИНФАПРИМ

Высшее образование. Опыт работы с данными и аналитикой продаж (знание рынка FMCG и рынка продуктов питания, в частности, является преимуществом).

Продуктовый аналитик в Учи.ру
VK

Высшее техническое или математическое образование — МФТИ, РЭШ, МГТУ им. Баумана, НИУ ВШЭ, МГУ. Опыт визуализации данных в Tableau или другой...

Бизнес-аналитик
ГКУ Инфогород

Опыт работы в роли бизнес-аналитика от 3х лет. Опыт моделирования процессов с использованием различных нотаций (BPMN и/или...

Риск-аналитик в КИБ
Т-Банк

Уверенно владеете SQL и Python — pandas, sklearn. Знаете теорию вероятностей и математическую статистику. Понимаете классические методы машинного обучения.