Бизнес аналитик (Математические модели) — АФЛТ-Системс, Россия, Москва

Чем предстоит заниматься:

• Сбор и формализация бизнес-требований к подсистемам прогнозирования спроса и оптимизации: управление доходами; смежные контуры — загруженность транспортной сети, загрузка персонала.

• Описание сценариев использования моделей: что прогнозируем/оптимизируем, горизонты, гранулярность, сегменты, частота пересчёта, потребители и решения, которые они принимают.

• Постановка измеримых критериев приёмки моделей: метрики качества по горизонтам/сегментам, требования к полноте и своевременности данных, правила выбора модели, сценарии деградации и fallback.

• Описание AS-IS / TO-BE процессов потребителей прогнозов; анализ функциональных разрывов между текущим состоянием и целевыми моделями.

• Подготовка спецификаций: BRD / FSD / SRS, user story, use case, BPMN/UML, business rules, acceptance criteria, NFR.

• Требования к данным на бизнес-уровне (источники, гранулярность, историчность, своевременность, качество) совместно с аналитиком данных.

• Требования к интеграциям: API, очереди, файловые загрузки, расписания расчётов, обработка ошибок и ретраи.

• Участие в приёмке моделей: согласование критериев, анализ расхождений прогноз/факт, фиксация решения о пригодности модели.

• Ведение требований и сквозной трассировки в Jira/Confluence; наполнение бэклога совместно с Tech Product Manager (TPO).

• Проведение workshop, интервью и refinement-сессий; защита решений перед бизнесом и технической командой.

Чего мы ожидаем:

Образование и опыт:

• Высшее образование: техническое, ИТ, прикладная математика, экономико-математическое моделирование (эконометрика), системный анализ или смежное.

• Опыт работы бизнес-аналитиком от 5 лет, из них от 2 лет в проектах прогнозирования, оптимизации, предиктивной аналитики, DWH/BI или аналитических платформ.

• Опыт работы в крупных корпоративных ландшафтах с несколькими стейкхолдерами и сложными межсистемными интеграциями.

Бизнес-анализ и требования:

• Уверенное владение методами выявления, анализа и структурирования требований.

• Описание процессов в BPMN 2.0 и/или UML.

• Декомпозиция решений на функциональные блоки, сценарии и user stories.

• Формулирование business rules, acceptance criteria, edge cases, NFR.

• Подготовка аналитической документации: BRD, FSD, SRS, use case, user story, протоколы согласования.

• Ведение трассировки требований в Jira/Confluence.

Модели прогнозирования и оптимизации (на уровне постановки и приёмки):

• Понимание принципов работы прогнозных моделей: метрики качества, ошибка прогноза, валидация на исторических данных (бэктест), переобучение — на уровне бизнес-интерпретации.

• Перевод бизнес-задачи в требования к модели: объект прогноза, горизонт, сегменты, частота, метрика качества, критерии приёмки.

• Понимание терминологии прогнозирования спроса: сезонность, тренд, аномалии, промо-факторы, календарные эффекты, причинные факторы, базовый прогноз.

• Понимание жизненного цикла модели: подготовка данных → обучение → валидация → внедрение → мониторинг → переобучение.

Данные и интеграции:

• Требования к данным для моделей: источники, качество, полнота, задержка, историчность, гранулярность, справочники.

• Описание требований к интеграциям через API, очереди, файлы, ETL/ELT; принципы работы DWH/витрин/BI.

• Требования к загрузкам, расписанию расчётов, обработке ошибок и ретраев.

• SQL на уровне проверки и верификации данных; уверенный Excel.

Документирование и взаимодействие:

• Навык ведения workshop, интервью, refinement-сессий.

• Умение защищать решения перед бизнесом и технической командой.

• Способность писать понятные требования без двусмысленности.

• Владение Excel на уверенном уровне; будет плюсом опыт с SQL и базовой аналитикой.

Будет преимуществом:

• Опыт в проектах прогнозирования спроса, управления доходами, оптимизации сети/ресурсов, inventory optimization.

• Опыт формализации критериев приёмки для математических/ML-моделей.

• Понимание MLOps, feature store, model registry на уровне взаимодействия с техническими командами.

• Отраслевая экспертиза в транспорте/авиации (управление доходами, расписание, маршрутная сеть).

Личностные качества:

• Системное мышление и структурность.

• Умение работать с неполными и противоречивыми входными данными.

• Способность договариваться между бизнесом, исследователями данных и разработкой.

• Внимание к деталям: данные, метрики, границы применимости моделей.

• Умение объяснять сложные вещи простым языком.

• Ориентация на результат и бизнес-ценность, а не только на формальную документацию.

Что мы предлагаем:

• ​​​​​​Гибридный или полностью удалённый формат работы. Для тех, кто предпочитает офис — в Москве: современное пространство в 5 минутах от м. Новокузнецкая (фитнес-зал, настольный теннис, комната PS 5, регулярные активности для резидентов), в Санкт-Петербурге: коворкинг в 10 минутах от м. Маяковская (PS 5, еженедельные вечеринки).

• Работа в аккредитованной ИТ-компании со всеми предусмотренными государственными льготами, включая ИТ-ипотеку.

• Полностью «белая» заработная плата. Уровень дохода обсуждается индивидуально и зависит от опыта и экспертизы.

• ИТ-отсрочка и бронь от мобилизации как для сотрудников компании с критически важной инфраструктурой.

• Корпоративные льготы на авиабилеты авиакомпаний «Аэрофлот», «Россия» и «Победа» для сотрудника и членов семьи (родители, супруг(а), дети).

• ДМС с первого рабочего дня: стоматология, помощь на дому, плановый и экстренный стационар; возможность подключения семьи на льготных условиях.

• Компенсация питания при работе из офиса.

• Курсы, сертификации, профессиональные конференции.

• Корпоративный сервис благополучия: безлимитные консультации с экспертами по юридическим, психологическим, финансовым вопросам и вопросам здорового образа жизни.

• Корпоративные мероприятия и активности: спорт, киберспорт, мотопробеги и другие форматы внерабочего общения.

• Дополнительно: кафетерий скидок, доступ к корпоративной библиотеке Alpina Digital, билеты на футбольные и баскетбольные матчи.