Системный аналитик, Junior+

Дания — специалист в области системного анализа с опытом работы на проектах в сферах EdTech, LifeStyle и BioTech, Pharma, Health care & Sports. Она обладает навыками работы с инструментами Confluence, DBeaver, Draw.io, Jira, Kibana, pgAdmin, PlantUML, Postgre, Postman, REST, Swagger, Use case, BPMN, SQL, JSON, API, REST API, а также навыками системного анализа и создания документации. На своих проектах Дания занималась выявлением и документированием бизнес-требований, проектированием баз данных, разработкой алгоритмов функций, описанием взаимодействий систем, проектированием API, прототипированием интерфейсов, постановкой задач разработчикам, ручным тестированием функционала и тестированием API.

Проведение интервью с бизнес-заказчиками, воркшопов, выявление скрытых потребностей. Приоритезация требований, декомпозиция на user stories/use cases. Составление технических спецификаций (SRS), диаграмм (BPMN, UML, ER), API-контрактов (Swagger). Использование Confluence, Miro, draw.io. Оптимизация AS-IS/TO-BE процессов Опыт с REST, gRPC, Kafka, RabbitMQ, Websocket, SOAP. Паттерны: Anti-Corruption Layer (Kafka + MS SQL), Transactional Outbox (для гарантированной доставки), адаптер канала Проектирование API Gateway, event-driven архитектур. Настройка обработки ошибок (retry, dead-letter queues). Проектирование реляционных БД (PostgreSQL, MS SQL) до физического уровня, оптимизация запросов (JOIN, CTE, оконные функции). Навыки в Python (Pandas, статистика), PowerBI, Apache Airflow (ETL). Работа в Agile (Scrum), участие в архитектурном комитете. Менторство, онбординг, ревью ТЗ других аналитиков. Умение работать с конфликтующими требованиями (например, согласовал упрощение функционала с бизнесом в букмекерском проекте). Event-driven архитектура (Kafka, RabbitMQ). Паттерны интеграции с легаси (ACL, хранимые процедуры). Управление cross-team взаимодействием Оптимизация UX/UI (BPMN, Figma). Анализ данных для дашбордов (Python, PowerBI).

Опыт: более 4,5 лет в роли аналитика. Тех. стек: BPMN, IDEF0, UML, Swagger, MS Visio, Kafka. Ключевая экспертиза: взаимодействие с клиентом, выявление требований к системам, анализ возможностей систем, документирование и моделирование интеграционного взаимодействия между серверными и сторонними сервисами. На текущий момент плотно работает с интеграцией банковской внутренней системы с внутренней системой федеральных судебных приставов. Ранее в Сбере развивал проект ассистента (искусственный интеллект), расшириk список возможностей ассистента эко системы Сбера. Мотивация: в поисках команды и проекта, где будет работа на результат, на текущий момент чувствует, что гос заказчик и гос процессы даются сложно, хотелось в коммерческий проект и компанию. Soft skills: открытый, прозападный, увлеченный и прогруженный в профессиональную сферу системного анализа.

Я аналитик, в течении своей продолжительной карьеры в этой сфере работала на множестве различных проектов, относящихся к разнообразным IT продуктам. Мои ключевые навыки: - Documenting BRS (Business requirements Specification) - SRS (Software Requirements Specification), - FRS (Functional Requirements Specification). User Interface design and creating wireframes. Use cases development. Basic UML diagram development

Нравится работать над сложными задачами, требующими применения новых технологий и нестандартных решений. Особенно интересны проекты, где нужно продумать эффективную реализацию или оптимизацию. Главная цель — создавать продукты, которые будут приносить пользователям удовольствие от взаимодействия с приложением.

Роман — опытный QA FullStack-специалист с навыками работы в проектах FinTech & Banking. Обладает глубоким знанием языков программирования и инструментов тестирования, включая Java, OpenAPI generator, REST Assured, Kafka, Schema-registry, Postgres, Kafka-connect, Allure, JDBC, Gitlab-ci, Avro, Maven, Junit 5, Kafka-clients, Kafka-avro-serializer. Имеет опыт работы на проекте Тинькофф Центр Разработки Chrono, где он внедрил АТ и интегрировал его в процесс разработки через триггеры в пайплане. На проекте ФФЛ Роман занимался обслуживанием клиентов — физических лиц, разрабатывал фреймворк тестирования на Python и покрывал тестами REST API. Также Роман работал над автоматизацией тестирования на курсе SkillFactory и обучался основам ручного тестирования и автоматизации на курсе Academ IT School. Общая продолжительность работы Романа на проектах составляет 3 года и 2 месяца.