Бизнес-системный аналитик Биллинг
О компании
MANGO OFFICE — лидер российского рынка облачных коммуникаций и участник топ-20 крупнейших ИТ-разработчиков России.
Более 1000 сотрудников развивают виртуальную АТС, контакт-центр, речевую аналитику, роботов, интеграции и другие инструменты для продаж и клиентского сервиса. Продуктами MANGO OFFICE пользуются Skyeng, Ситимобил, ВкусВилл, АльфаСтрахование, СберМаркет и другие компании.
Сейчас мы модернизируем собственную биллинговую платформу и ищем ведущего бизнес-системного аналитика, который будет работать в паре с Technical Delivery Manager, архитекторами и командами разработки.
Задача роли
Биллинг — одна из ключевых систем MANGO OFFICE. Клиентская база растёт, появляются новые продукты и интеграции, а значительная часть бизнес-логики исторически сосредоточена в монолитной базе данных и хранимых процедурах.
Мы постепенно:
- создаём единый API биллинга;
- переносим бизнес-логику из базы данных в сервисы;
- разделяем транзакционную и аналитическую нагрузку;
- развиваем событийную архитектуру;
- выделяем самостоятельные сервисы;
- повышаем надёжность и управляемость выпусков.
Задача аналитика — разобраться в текущей системе, восстановить бизнес-правила и зависимости, описать целевые процессы и контракты и подготовить качественную основу для разработки и миграции.
Это не роль по оформлению готовых требований. Нужно будет самостоятельно исследовать процессы, данные, интеграции, хранимые процедуры и существующую реализацию.
С кем предстоит работать
Аналитик будет работать в паре с Technical Delivery Manager:
- Technical Delivery Manager отвечает за программу, сроки, ресурсы, зависимости и поставку результата;
- бизнес-системный аналитик — за содержание изменений, требования, модели данных, контракты, сценарии миграции и критерии приёмки.
Также предстоит взаимодействовать с архитекторами, разработчиками, специалистами по базам данных, тестированием, эксплуатацией, инфраструктурой, информационной безопасностью, владельцами продуктов и бизнес-заказчиками.
Чем предстоит заниматься
Исследовать действующую систему
- Разбирать бизнес-процессы биллинга и связанные пользовательские сценарии.
- Анализировать структуру данных, SQL-запросы, функции и хранимые процедуры.
- Изучать существующие API, интеграции и прямые обращения к базе данных.
- Восстанавливать неописанные бизнес-правила.
- Выявлять потребителей данных, скрытые зависимости и противоречия.
- Анализировать задачи, документацию и историю инцидентов.
Проектировать целевые решения
- Описывать текущие и целевые процессы.
- Помогать определять границы будущих сервисов и их ответственность.
- Формировать бизнес-, функциональные и системные требования.
- Проектировать REST API, события и модели данных.
- Описывать ошибки, граничные случаи, повторную обработку и переходные состояния.
- Определять владельцев данных и правила их изменения.
- Участвовать в проработке решений по Kafka, CDC и разделению транзакционной и аналитической нагрузки.
Готовить и сопровождать реализацию
- Декомпозировать решения на задачи для разработки.
- Формировать критерии приёмки и требования к тестированию.
- Проводить разбор требований с разработчиками и тестировщиками.
- Сопровождать реализацию до промышленного запуска.
- Участвовать в демонстрациях и приёмке.
- Поддерживать актуальность документации по мере изменения системы.
Прорабатывать миграцию
- Описывать порядок переноса логики из базы данных в сервисы.
- Определять зависимости и потребителей старых механизмов.
- Проектировать параллельную работу старого и нового решений.
- Формировать требования к переносу и сверке данных.
- Готовить сценарии переключения и возврата.
- Контрорировать сохранение финансовой и функциональной корректности.
Использование AI в работе
Мы ищем аналитика, который уже активно применяет AI-инструменты или готов быстро сделать их частью ежедневной работы.
Предстоит использовать AI для:
- анализа документации, требований и истории задач;
- поиска противоречий и пропущенных сценариев;
- изучения SQL и хранимых процедур;
- проектирования API и событийных контрактов;
- подготовки критериев приёмки и сценариев тестирования;
- создания схем, моделей и черновиков документации;
- ускорения исследования сложной системы.
Важно не просто создавать тексты через AI, а уметь проверять результаты модели, дополнять контекст и использовать инструменты для решения реальных аналитических задач.
Также аналитик сможет подключаться к инициативам AI Product Lead и помогать:
- исследовать процессы для AI-автоматизации;
- формировать требования к AI-помощникам и агентам;
- проектировать интеграции с корпоративными системами;
- собирать простые прототипы;
- проверять техническую реализуемость гипотез.
Мы не ожидаем разработки промышленных AI-систем. Но аналитик должен уметь самостоятельно собрать простой сценарий с использованием API, вебхуков, n8n, Make, Cursor, Python или аналогичных инструментов.
Кого мы ищем
- Опыт работы бизнес-, системным или бизнес-системным аналитиком от пяти лет.
- Опыт работы со сложными корпоративными, высоконагруженными или критическими системами.
- Уверенное знание SQL.
- Опыт анализа структуры данных, запросов и хранимых процедур.
- Опыт проектирования REST API и работы с OpenAPI, JSON и XML.
- Практическое владение BPMN и UML.
- Умение описывать бизнес-процессы, взаимодействие систем и модели данных.
- Понимание микросервисной и событийной архитектуры.
- Способность разбираться в системе с неполной или устаревшей документацией.
- Опыт сопровождения требований до промышленного внедрения.
- Умение работать с архитекторами, разработчиками, тестировщиками и бизнес-заказчиками.
- Самостоятельность, системное мышление и внимание к деталям.
Нам будет сложно сработаться, если кандидат привык получать полностью сформулированные требования и ограничиваться их переносом в Jira.
Требования к работе с AI
- Регулярное использование ChatGPT, Claude, Cursor или аналогичных инструментов.
- Понимание принципов работы LLM, контекста, системных инструкций и ограничений моделей.
- Умение проверять фактическую и техническую корректность ответов.
- Базовое понимание RAG и работы AI с корпоративными знаниями.
- Понимание основных элементов AI-агента: цель, контекст, инструменты, вызов функций, последовательность действий, обработка ошибок, проверка результата.
- Умение работать с API, JSON и вебхуками.
- Способность собрать простой прототип автоматизации или агентного сценария.
- Понимание требований информационной безопасности при работе с корпоративными данными.
Будет плюсом
- Опыт в биллинге, телекоме, финтехе или расчётных системах.
- Опыт переноса бизнес-логики и хранимых процедур в сервисы.
- Опыт работы с Kafka или RabbitMQ.
- Понимание распределённых транзакций, согласованности данных и идемпотентности.
- Опыт с CDC, Debezium, OLTP- и OLAP-системами.
- Понимание CI/CD, Docker и Kubernetes.
- Опыт описания требований к производительности, доступности и отказоустойчивости.
- Базовый опыт разработки или инженерное образование.
- Знание Python.
- Опыт работы с n8n, Make, LangChain, LlamaIndex, LangGraph, OpenAI API или MCP.
- Опыт создания AI-помощников, RAG-систем или простых AI-агентов.
Ожидаемые результаты за первые 6 месяцев
- Описаны ключевые процессы, бизнес-правила и зависимости в приоритетном контуре биллинга.
- Выявлены прямые обращения к базе данных и основные потребители её логики.
- Для первых выделяемых сервисов определены границы, ответственность и владельцы данных.
- Подготовлены API- и событийные контракты.
- Сформированы требования и сценарии миграции логики из базы данных.
- Первые задачи переданы в разработку и сопровождаются до внедрения.
- Налажен регулярный процесс аналитической проработки.
- AI-инструменты применяются в ежедневной работе аналитика.
- Созданы первые простые прототипы или автоматизации.
- Аналитик способен подключаться к инициативам AI Product Lead.
Формат работы
- Полная занятость.
- Формат работы обсуждается индивидуально.
Ждем откликов в tg @AlinaKharchenkoHR
