Наталья Ч. Системный аналитик, Middle

ID 30870
НЧ
Наталья Ч.
Женщина, 24 года
Россия, Омск, UTC+6
Ставка
2 954,3 Р/час
вкл. НДС 5% (109.52 Р)
Специалист доступен с 14 сентября 2025 г.

Добавьте подходящих специалистов в список и оформите заявку для предварительного бронирования времени специалистов. После оформления заявки ваш персональный менеджер организует прохождение всех необходимых проверок с вами и каждым кандидатом из заявки. Специалист привлекается к проекту только после окончательного подтверждения его выхода с вашей стороны.

Подробнее
О специалисте
Специализация
Системный аналитик
Грейд
Middle
Навыки
Activity
BPMN
C4
Confluence
DBeaver
Draw.io
EPC
Figma
IDEF0
Jira
Kanban
Microservices
MS Visio
Miro
MySQL
PlantUML
PostgreSQL
Postman
REST API
Scrum
Sequence
SOAP
StormBPMN
Swagger
UML
Use case
ГОСТ 19
диаграммы
ГОСТ 34
HTTP/HTTPS
Отрасли
E-commerce & Retail
Знание языков
Английский — B1
Проекты   (3 года 4 месяца)
Диспетчерский веб‑сервис и встраиваемая система CAR PC для мониторинга грузового транспорта
Роль
Системный аналитик
Обязанности
• Проводила интервью с ключевыми стейкхолдерами — диспетчерами, логистами, техническими специалистами — для сбора и анализа бизнес-требований, выявления болей и сценариев использования. • Формализовывала ФТ/НФТ, включая: время задержки телеметрии, требования к хранению видео, надёжность связи с бортовыми устройствами, удобство интерфейса для диспетчера. • Моделировала бизнес-процессы в нотациях BPMN 2.0 и IDEF0 (в StormBPMN, Draw.io): - Приём и обработка телеметрии, - Срабатывание тревог (перегруз, превышение скорости, выход из зоны), - Автоматическая фото- и видеофиксация по событию, - Работа диспетчера с уведомлениями. • Разрабатывала пользовательские сценарии (User Story) и Use Case. • Создавала Sequence Diagrams (UML) в PlantUML для описания взаимодействия между CAR PC, сервером и микросервисами. • Участвовала в проектировании архитектуры системы совместно с архитектором: - Помогала выделять домены (телеметрия, видео, вес, уведомления), - Создавала диаграмму C4 (Context, Containers, Components) для визуализации взаимодействий. • Разрабатывала спецификации API и форматы обмена данными между сервером и бортовыми устройствами: - Описывала протоколы (REST, MQTT), - Форматы сообщений (JSON), - Структуру полей, валидацию, обработку ошибок. • Разрабатывала спецификации API и форматы обмена данными: - Описывала протоколы: MQTT (для CAR PC), REST (для веб-сервиса), - Форматы сообщений: JSON, схемы валидации, - Коды состояния, политики аутентификации (JWT), версионность • Учитывала особенности протокола (QoS, retain, буферизация) при формулировке НФТ. • Моделировала потоки данных в Sequence Diagrams с учётом pub/sub архитектуры. • Подготавливала техническую документацию (SRS) в Confluence: требования, диаграммы, API-спецификации, история изменений. • Внедряла систему управления требованиями: вела документацию в Confluence, контролировала статус задач в Jira, обеспечивала трассируемость от бизнес-цели к задаче и к реализации. • Прототипировала интерфейсы диспетчерской панели в Figma, проводила демонстрации заказчику, собирала фидбек и корректировала требования. • Координировала взаимодействие между аналитиками, разработчиками, QA и embedded-инженерами, обеспечивая единое понимание логики системы.
Достижения
• Провела полный цикл системного анализа, от интервью до архитектурных решений совместно с PM и техлидом, создав единую документацию, включая API и DLT — это исключило разночтения при разработке. • Отрисовала комплексные диаграммы (C4, Sequence, BPMN, ERD), ставшие основой для согласования архитектуры и реализации. • Обеспечила сквозную трассируемость требований, что упростило контроль изменений и ускорило релизы. • Участвовала в оптимизации процессов диспетчерского контроля, сократив время реакции на события. • Создала единое информационное поле для команды — документация, диаграммы и прототипы стали точкой входа для всех участников проекта. • Спроектировала механизмы отказоустойчивости: буферизация на CAR PC, DLT, retry — что повысило надёжность системы в условиях нестабильной связи.
Стек специалиста на проекте
PostgreSQL, Jira, Confluence, BPMN, UML, Figma, Postman, Draw.io, REST API, Swagger, IDEF0, PlantUML, Use case, MQTT, StormBPMN
Отрасль проекта
E-commerce & Retail
Период работы
Август 2024 - Сентябрь 2025  (1 год 2 месяца)
Разработка CRM-системы на микросервисной архитектуре
Роль
Системный аналитик
Обязанности
• Участвовала в проектировании архитектуры микросервисной системы, включая декомпозицию предметной области на домены (продажи, маркетинг, поддержка), определение границ сервисов и точек интеграции, выбор стратегий взаимодействия: REST, async (через Kafka), event-driven. • Моделировала архитектуру системы по C4 Model: - Context: взаимодействие с внешними системами (CRM, email-сервисы, биллинг), - Containers: микросервисы, API Gateway, БД, message broker, - Components: внутренняя логика каждого сервиса. • Разрабатывала Sequence Diagrams (UML) в PlantUML: - Описывала сквозные сценарии: создание сделки, отправка email-кампании, согласование, - Включала обработку ошибок, retry-логику, fallback-сценарии, - Документировала интеграции между микросервисами. • Проектировала логическую модель данных: - Создавала ER-диаграммы (PostgreSQL) в Draw.io, - Определяла сущности: клиент, сделка, контакт, кампания, история взаимодействий, - Задавала связи, индексы, ограничения, партиционирование по времени и клиенту. • Разрабатывала спецификации REST API в Swagger (OpenAPI): - Описывала эндпоинты, методы (GET, POST, PUT, DELETE), - Форматы запросов/ответов (JSON), - Коды состояния, политики аутентификации (OAuth 2.0, JWT), rate limiting, версионность. • Готовила коллекции в Postman для разработки и тестирования: - Сценарии успешных и ошибочных вызовов, - Авторизация, обработка 401/403. • Участвовала в проектировании интеграций: описывала контракты обмена данными, политики повторных попыток, обработку "ядовитых" сообщений (DLT), взаимодействие с внешними сервисами (email, SMS, 1С). • Анализировала данные в DBeaver: проверяла корректность миграций, выявляла расхождения между системами, анализировала логи и статусы операций. • Моделировала бизнес-процессы в BPMN 2.0 и IDEF0 (StormBPMN, Draw.io): управление лидами, согласование сделок, автоматизация email-кампаний. • Формализовывала требования в виде Use Case и Acceptance Criteria, обеспечивая прозрачность для разработки и тестирования. • Ставила и детализировал задачи в Jira с критериями приёмки, участвовала в планировании в рамках Scrum. • Настраивала трассируемость требований между Jira и Confluence, обеспечивая сквозной контроль: от бизнес-цели к реализации и к тестированию. • Внесла вклад в проектирование UI/UX, согласовывала прототипы в Figma с заказчиком и командой, обеспечивая соответствие бизнес-логике. • Вела техническую документацию в Confluence: SRS, ТЗ, архитектурные решения, диаграммы (C4, Sequence, ERD), API-спецификации, история изменений.
Достижения
• Разработала детальные спецификации REST API в Swagger, что обеспечило корректную интеграцию между микросервисами и упростило тестирование. • Уменьшила время подготовки спецификаций с нескольких дней до 1–2 дней, ускорив выпуск интеграций. • Обеспечила сквозную трассируемость требований, что повысило прозрачность и упростило аудит изменений. • Оптимизировала ключевые бизнес-процессы, устранив дублирование и сократив количество ручных согласований. • Создала единое информационное поле через BPMN, Swagger и Confluence — это уменьшило количество уточнений при разработке.
Стек специалиста на проекте
PostgreSQL, Git, JSON, Jira, Confluence, SQL, UML, Figma, Postman, Draw.io, Scrum, REST API, Swagger, DBeaver, Kanban, IDEF0, JWT, PlantUML, SRS, Sequence, Use case, BPMN 2.0, OAuth 2.0, OpenAPI, ER Diagram, C4, StormBPMN
Отрасль проекта
E-commerce & Retail
Период работы
Август 2023 - Июль 2024  (1 год)
Информационная система дистанционного образования
Роль
Системный аналитик
Обязанности
• Провела интервью со студентами и сотрудниками, формализовала требования и User Stories в Confluence. • Собирала и документировала требования в Confluence, систематизируя информацию по направлениям: заявки, расписания, обучение, коммуникация. • Формализовывала пользовательские сценарии в форматах User Story и Use Case, обеспечивая понятность и однозначность для разработки и тестирования. • Моделировала текущие (as-is) и целевые (to-be) бизнес-процессы в нотации BPMN (в Draw.io и PlantUML): - Подача заявок на курс, - Зачисление по направлениям, - Формирование программ, групп и расписаний, - Сдача заданий и получение обратной связи, - итоговые аттестации, - блог, - официальная документация и лицензирование. • Разрабатывала Use Case и Sequence Diagrams (UML): описывала сценарии взаимодействия пользователей с системой, детализировала потоки данных между ролями и сервисами. • Прототипировала интерфейсы системы в Figma: - Личный кабинет студента, - Панель преподавателя, - Интерфейс администратора. • Разработала UI/UX прототипы в Figma и подготавливала макеты и спецификации для фронтенд-разработчика, включая поведение элементов, валидации, уведомления и переходы. • Разрабатывала техническую документацию (в том числе по ГОСТ): требования, диаграммы, описание процессов, руководства пользователя и администратора. • Создавала обучающие материалы, включая пошаговые инструкции, скриншоты и FAQ. • Настроила процесс сбора обратной связи и баг-репортов в Jira: - Создала шаблоны задач, - Внедрила категории (ошибка, улучшение, вопрос), - Обеспечила прозрачность и контроль выполнения. • Участвовала в приёмочных тестах совместно с QA, проверяя соответствие реализации требованиям.
Достижения
• Участвовала в приоретизации и утверждении MVP с заказчиком, что позволило быстро запустить ключевой функционал. • Подготовила полную техническую документацию, включая руководство пользователя, что сократило время адаптации пользователей для работы с системой максимум до 4 дней. • Обеспечила сокращение ручной обработки заявок по учебным задачам за счёт автоматизации ключевых процессов.
Стек специалиста на проекте
Jira, Confluence, BPMN, Figma, Draw.io, PlantUML, Sequence, Use case, Use case diagram, User Stories, UML-диаграммы
Отрасль проекта
E-commerce & Retail
Период работы
Июнь 2022 - Июль 2023  (1 год 2 месяца)
Формат работы
Тип занятости
Фулл-тайм
Формат работы
Удаленно
Командировки
Не готов
Релокация
Не готов
Готов работать на зарубежных проектах
Нет
Образование
Высшее
Учебное заведение
Омский государственный университет путей сообщения
Специальность
Телекоммуникационные системы и сети железнодорожного транспорта
Завершение учебы
2024 г.

Похожие специалисты

Недавно просмотренные специалисты

FinTech & Banking • FoodTech • Government & Public Sector • Logistics & Transport • Manufacturing
АВ
Артур В.
Тюмень
Java разработчик
Senior
3 506,49 Р/час
методологии
Compose
ELK
Grafana
assertj
архитектура
AWS
GitLab
Разработка
брокеры сообщений
+109

Мой путь в IT — это постоянный поиск баланса между технической глубиной и решением бизнес-задач. За 5 лет работы с Java я убедился: даже самый сложный код имеет ценность только тогда, когда он становится частью системы, которая работает для людей. В проектах, где требовалось масштабировать сервисы или интегрировать разнородные системы, я учился видеть не только код, но и контекст. Например, оптимизация процессов обработки данных или внедрение инструментов для прозрачности инфраструктуры — это не просто задачи из джуры, а шаги к тому, чтобы заказчик получил результат быстрее и без потерь. Мне близок подход, где разработчик — не просто исполнитель, а участник диалога. Будь то проектирование микросервисов, настройка CI/CD или менторство коллег — я стараюсь работать так, чтобы код и процессы становились надежным фундаментом, а не временным решением. Ищу команду, где смогу применять этот опыт. Готов решать задачи, требующие как технической экспертизы, так и умения слушать, анализировать и предлагать. Самая интересная задача: Реализация интеграции с 5 разнородными источниками данных (PostgreSQL, Elasticsearch, внешние API) для генерации PDF-документов в реальном времени. · Нужно было обеспечить синхронную работу с системами, которые имели разные форматы данных и latency. · Добавил асинхронную обработку через Kafka: данные собирались в фоне, а пользователь получал уведомление о готовности документа. · Использовал Redis для кэширования шаблонов и часто запрашиваемых данных Самая технически сложная задача: Обработка 5000+ событий в секунду с IoT-датчиков в реальном времени без потерь данных. · Kafka не справлялась с пиковой нагрузкой: сообщения терялись, потребители отставали. · Данные о температуре плавки и составе сплавов критичны для качества продукции. Решение которое внедлил для решения проблемы: · Перераспределил партиции Kafka, увеличив их количество, и настроил сжатие сообщений. · Внедрил Apache NiFi как буферный слой для предобработки данных перед отправкой в Kafka

Подробнее