Analyst IT

Салют! Сегодня хочу напомнить, что у меня выходили посты с вопросами, которые любят задавать на собеседованиях. Часть 1 Часть 2 В сумме вышло 50 вопросов, с их разбором, также собрала все вопросы в pdf формате, можно скачать, будет полезно)) Готовится вторая часть таких вопросов уже с уклоном на ИИ, покажу, что изменилось и какие сейчас дополнительные вопросы задают на собесах 🧐 Источник: @ba_and_sa 💙 BA|SA | 💬 BA|SA

От ТЗ до сертификата: как интегрировать оценку соответствия в жизненный цикл продукта ⏳ 7 мин | 🟡⚪️⚪️ Читать статью | @analysis_it 💙 Analyst IT | 💬 Analyst IT

Это ты завтра на рабочем месте …

MoneyDev: как заработать на макулатуре ⏳ 21 мин | 🟡⚪️⚪️ Читать статью | @ analysis_it 💙 Analyst IT | 💬 Analyst IT

🔥 Приглашаем на бесплатный открытый вебинар курса «Микросервисная архитектура»: “Основы проектирования бизнес-логики в микросервисной архитектуре” На этом уроке мы поговорим о подходах к проектированию бизнес-логики в распределённых системах: как декомпозировать логику по сервисам, какие паттерны использовать и как избежать хаоса при росте приложения. Что будет на вебинаре: • Принципы проектирования бизнес-логики в микросервисной архитектуре • Основные паттерны: Shared Kernel, API Composition, Saga и др. • Где должна жить логика — в сервисе, API-шлюзе или общем слое? • Ошибки при проектировании и как их избежать на ранних этапах. • Кейсы из реальной практики: как правильно декомпозировать сложную бизнес-логику 👉 Зарегистрируйтесь https://clck.ru/3SyS89 Бесплатное занятие приурочено к старту курса Микросервисная архитектура, на котором вы научитесь проектировать распределённые системы, интегрировать сервисы через брокеры сообщений и добиваться высокой доступности. Реклама. ООО «Отус онлайн-образование», ОГРН 1177746618576

Коллеги, интересное наблюдение из свежей статистики по BI: каждый пятый корпоративный пользователь уже обращается к ИИ-агентам за поиском бизнес-инсайтов. Подробности в новости: https://ko.ru/news/kazhdyy-pyatyy-korporativnyy-polzovatel-prosit-ii-agenta-nayti-biznes-insayty/?ysclid=mneiwo7f1j748287914 Что важно: ИИ перестал быть «надстройкой» и становится повседневным инструментом аналитика. 73% пользователей используют его для генерации формул, а половина — для интерпретации графиков. Причём речь не просто о подписи осей: агент на естественном языке объясняет динамику, находит аномалии и помогает валидировать гипотезы. По отраслям картина ожидаемая, но показательная: лидирует ИТ (40%), затем ритейл (25%), финтех (10%), логистика (5%), медицина (4%). То есть там, где скорость реакции на данные напрямую влияет на деньги. Ключевая ценность — сокращение времени от данных к решению. Если в ритейле задержка в обнаружении падения маржи на 5 дней может стоить 15–20 млн, то ИИ позволяет сократить этот лаг до часов за счёт мгновенных срезов и автоматического поиска отклонений. Фактически мы видим сдвиг: BI-инструменты эволюционируют от «дашбордов для чтения» к «собеседникам по данным». Вопрос уже не в том, использовать ли ИИ, а в том, как встроить его в ежедневные аналитические процессы без потери качества интерпретации.

ИИ-агенты защищают друг друга от отключения: анализ уязвимостей в передовых моделях ⏳ 11 мин | 🟡⚪️⚪️ Читать статью | @analysis_it

Салют! На днях писала пост про то, как ИИ повлиял на нашу работу. Сегодня привожу пример с моей рабочей жизни) Пример: Интеграция с внешним API поставщика Был проект по автоматизации закупок. Нужно было интегрироваться с API крупного поставщика, у которого документация была… как бы помягче… «исторической». Swagger-спеки не было, был PDF на 200 страниц, где описание полей шло вперемешку с юридическими оговорками и примерами на устаревшем XML. Задача: спроектировать систему обмена данными (заказы, статусы, отгрузки), описать маппинги полей и написать ТЗ для разработки адаптера. 👩‍💻 Как я использовала ИИ 1. Структурирование «мусора» Я скормила ИИ (через API, с соблюдением всех NDA и анонимизацией данных) выдержки из PDF — только описания методов и схемы объектов. Промпт был такой:

У меня есть описание REST API (фрагменты). Документация неструктурированная. Выдели все эндпоинты, методы, обязательные и опциональные параметры. Приведи в виде таблицы: эндпоинт, метод, описание, входные параметры (с типами), выходные параметры. Если есть зависимости между вызовами — отметь. Не додумывай, только то, что явно написано

ИИ вытащил структуру за 15 мин, которую я вручную собирала бы 2–3 дня. Да, были неточности — нейросеть иногда путала description поля с примером значения. Но база была готова. 2. Генерация маппингов Дальше нужно было сопоставить поля поставщика с нашей внутренней моделью данных. Я подготовила таблицу с нашей схемой (поля, типы, ограничения) и дала задание:

Вот поля поставщика (колонка A), вот наши поля (колонка B). Предложи маппинг. Где нет прямого соответствия — отметь как “требует преобразования” и предложи вариант логики. Где данных не хватает — отметь как “требует уточнения у бизнеса”

ИИ выдал черновик маппинга с 40+ полями. Из них около 30 я приняла без изменений, в 7 добавила свои правки, а 3 действительно пошли на уточнение к заказчику (и оказалось, что эти поля реально не используются — я бы сама копалась полдня). 3. Написание ТЗ для разработчиков Самый приятный момент. У меня была готова структура: эндпоинты, маппинги, бизнес-сценарии. Нужно было превратить это в ТЗ, которое не вызовет у разработчиков 100500 уточняющих вопросов. Я использовала ИИ так:

У меня есть описание интеграции. Напиши раздел ТЗ “Логика обработки ошибок” для следующих сценариев: таймаут, 4xx, 5xx, невалидный JSON. Для каждого укажи: что логируем, нужен ли ретрай (с какой задержкой), переходим ли в ручной режим. Стиль — технически точный, без воды

ИИ сгенерировал матрицу обработки ошибок, которую я только немного адаптировала под наши корпоративные стандарты (у нас своя политика ретраев с экспоненциальной задержкой). Аналогично я накидала: - описание аутентификации - примеры запросов/ответов (которые ИИ сгенерировал на основе структуры полей) - чек-лист для приемки интеграции (разработчик сказал потом: «О, тут даже кейс с пустым массивом учтен — спасибо, я б забыл») 4. Валидация (ключевой момент!) И вот тут — самое важное. Я не просто скопировала результат. Когда ИИ сгенерировал маппинг, я заметила странность: поле delivery_address.line2 он замаппил на наше address_extra, а поле delivery_address.full — на наше address_full. Но в документации поставщика было написано, что line2 используется только если full не заполнен. Это бизнес-логика, которую нейросеть упустила (или она была на другой странице PDF, которую я не скормила). Я докрутила: добавила условие «если full не пуст — берем его, иначе формируем из line1 + line2». ‼️ Без моей экспертизы это уехало бы в разработку, а потом — баг на тестировании и лишняя итерация. Что по итогу Итого: вместо 4–5 рабочих дней я уложилась в 1,5 дня. При этом качество выросло — потому что время освободилось на сложную логику и валидацию, а не на перепечатывание полей из PDF в Excel. ‼️В комментариях оставила небольшой вывод👇 Источник: @ba_and_sa 💙 BA|SA | 💬 BA|SA

Observability в финтехе: связываем клик пользователя с падением интеграции ⏳ 10 мин | 🟡🟡⚪️ Читать статью | @analysis_it 💙 Analyst IT | 💬 Analyst IT

Как проектировать интеграции с Kafka ⏳ 7 мин | 🟡⚪️⚪️ Читать статью | @analysis_it 💙 Analyst IT | 💬 Analyst IT

🔵🗣Вырасти до хардового Middle+ аналитика. Как? Добавьте к своим скилам навыки в проектировании архитектуры и интеграций веб-сервисов! Рассмотрите — авторский курс про архитектуру и интеграции с практикой. ————— По результатам курса вы: ▫️научитесь выбирать стиль интеграции под вашу задачу; ▫️сможете проектировать с нуля и описывать интеграции в современных стилях (API: REST, SOAP, gRPC и др. + брокеры сообщений); ▫️поймете, как правильно собирать требования и моделировать в UML; ▫️подготовитесь к собеседованию, решив более 100 тестов; ▫️разработаете свой API на Python; ————— 🟢Вы получите большую базу фундаментальных знаний, доступ к урокам и обновлениям остается навсегда 💡 • Всю программу и отзывы смотрите в боте курса. • Бонусный модуль про проектирование баз данных — нормализация, транзакции, основы DWH, индексы. • Результат после прохождения курса: 15 рабочих проектов в портфолио. • Доступ к чату учеников (общение, обмен опытом, помощь внутри сообщества) 🔹🔹 С чего начать?🔹🔹 С открытых бесплатных уроков по архитектуре и интеграциям в чат-боте курса. Переходите. 👇 @studyit_help_bot Скидка на курс от канала — 1 500₽ по промокоду ANALY до конца марта

От нуля до продакшена: как команда без ML-экспертизы построила AI-ассистента для звонков ⏳ 11 мин | 🟡🟡⚪️ Читать статью | @analysis_it 💙 Analyst IT | 💬 Analyst IT

🎮 Хочешь зарабатывать на играх, а не только играть? Игровая индустрия растёт каждый год — и ей нужны специалисты. В XYZ School обучают профессиям, без которых не создаётся ни одна игра: 🧠 Гейм-дизайнер 🖌 Концепт художник 📱 Тестировщик мобильных игр 🎬 Специалист по визуальным эффектам 💻 Разработчик игр (Unity, Unreal Engine, C#, C++) 🎨 Художник трехмерных моделей (3D-художник) На курсах ты не просто смотришь лекции — выполняешь практические задания, собираешь портфолио и работаешь под руководством специалистов, которые участвовали в проектах вроде Doom, Fortnite и Metro. 🚀 Начать можно без опыта. 👉🏻 Посмотреть курс Erid: 2SDnje5EUXB Название: ООО "ИКС ВАЙ ЗЕТ НЕТВОРК" ИНН: 9705150153

Тестирование ML-систем: сложности, факапы и рабочие практики ⏳ 8 мин | 🟡🟡⚪️  Читать статью | @analysis_it 💙 Analyst IT | 💬 Analyst IT

📝 Курс от OTUS: «BPMN: Углублённая практика» — освойте описание процессов в нотации BPMN и превратите теорию в практические навыки моделирования. Научитесь чётко и грамотно описывать бизнес‑процессы, работать с популярными инструментами моделирования и формировать коллекцию моделей для портфолио. Освойте стандарт, который востребован в большинстве российских компаний — особенно в финансовой сфере и ИТ. 🔥 Приглашаем на серию из 2 бесплатных вебинаров курса — для: • аналитиков с базовым и средним уровнем подготовки (middle, middle+); • специалистов, которые готовят задания на разработку и описывают, как пользователи работают в бизнес‑процессах; • тех, кто занимается организационными изменениями, сертификацией и регламентацией в компании. 📅 13 апреля в 19:00 МСК: «Ошибки на старте внедрения процессного подхода» На вебинаре разберём: • что такое процессный подход и для чего он нужен; • где найти специалиста, который поможет; • как не потратить деньги и нервы впустую. Результат: вы поймёте, как избежать типичных ошибок на старте, и сможете грамотно внедрять процессный подход в системе управления или при описании процессов компании. 📅 27 апреля в 20:00 МСК: «Рисуем в формате онлайн модель процесса BPMN в Camunda Modeler» На вебинаре разберём: • ключевые объекты нотации BPMN и их назначение; • возможности бесплатного инструмента Camunda Modeler для моделирования процессов; • практику построения процесса в режиме онлайн. Результат: вы научитесь применять элементы BPMN на практике в Camunda Modeler: освоите базовые функции инструмента, изучите лучшие практики моделирования, увидите типичные ошибки и способы проверки корректности процесса через симуляцию. Почему стоит участвовать: • Получите практические навыки: научитесь описывать процессы в BPMN и использовать инструменты моделирования (Camunda Modeler, Business Studio, Storm BPMN). • Разберёте типичные ошибки на старте внедрения процессного подхода и поймёте, как их избежать. • Освоите формирование коллекции описаний процессов — это пригодится для портфолио и собеседований. • Увидите живую демонстрацию: построение модели и симуляцию её исполнения в реальном времени. • Сможете задать вопросы экспертам по BPMN в прямом эфире. Примените знания сразу после вебинаров: с готовыми шаблонами и чек‑листами для моделирования. 👉 Регистрируйтесь сейчас, мы напомним о вебинаре накануне.➡️ OTUS.RU Реклама. ООО «Отус онлайн-образование», ОГРН 1177746618576

Как изменилась работа системного аналитика с приходом ИИ Салют! Я работаю в аналитике с 2013 года. Начинала с позиции младшего бизнес-аналитика в производственной компании со своим заводом, сейчас занимаюсь системным анализом в ИТ. За последние два года с распространением больших языковых моделей мой рабочий процесс изменился кардинально. 👋 Что исчезло из рутины 1️⃣ Ручная обработка неструктурированных данных. Раньше сбор требований состоял из нескольких Word и PDF, и занимал несколько часов. Сейчас я загружаю исходники в LLM и получаю структурированный список противоречий и расхождений за 20–30 минут. 2️⃣ Форматирование документации. Составление разделов с общей информацией и глоссариев больше не отнимает пол дня. Я набрасываю черновик в маркдауне, ИИ приводит его к корпоративному шаблону. Моя роль сместилась от написания к редактированию. 3️⃣ Генерация типовых тестовых сценариев. Матрицы граничных значений и базовые наборы позитивных и негативных кейсов теперь формирует нейросеть. Я дорабатываю только специфичные для бизнес-логики сценарии. __________________ 😱 Что стало сложнее 1️⃣ Иллюзия готового решения у заказчика. Стейкхолдеры часто приходят с распечатками ChatGPT и уверены, что нейросеть уже спроектировала решение. Моя задача усложнилась: теперь я не только выявляю реальные потребности, но и проверяю сгенерированные модели на соответствие бизнес-логике и техническим ограничениям. 2️⃣ Риск потери глубины погружения. ИИ ускоряет написание SQL и скриптов, но модель может упустить детали вроде специфики типов данных или кодировок. Ментальная нагрузка сместилась: раньше я тратила усилия на написание, теперь — на верификацию. 3️⃣ Фрагментация инструментов. Раньше стек ограничивался Word, Excel, Draw.io и Jira. Сейчас я работаю с тремя-четырьмя LLM-сервисами одновременно. Количество инструментов выросло, время на переключение контекста — тоже. ______________ ‼️ Как изменилась роль Я перестала быть исполнителем, отвечающим за оформление документации, и стала архитектором, фокусирующимся на смысловых и структурных аспектах. Распределение времени изменилось. Если раньше 60% уходило на оформление и синхронизацию артефактов, то сейчас 80% времени я трачу на: 1. Аналитическое мышление — оценку долгосрочных последствий, выявление скрытых ограничений. 2. Коммуникацию — количество итераций согласования выросло, так как ускорилась генерация артефактов. 3. Валидацию — выявление галлюцинаций и неточностей в сгенерированных материалах. В заключении хотела сказать, что ИИ не заменил аналитика, но изменил спектр требуемых навыков. Инструмент эффективен для обработки информации и генерации черновиков, но без системного мышления и опыта в предметной области его использование снижает качество. Главное изменение — смещение фокуса с оформления и написания на архитектурное проектирование и валидацию. Скорость ожидания результата выросла, ответственность за решения осталась прежней. В след раз я приведу кейс из рабочей жизни, и покажу прям на примере, как я сдружились с ИИ)) Источник: @ba_and_sa 💙 BA|SA | 💬 BA|SA

Как люди создают реально успешные стартапы? Посмотрели на днях интервью с СЕО Trisigma, платформы для A/B-тестов Авито. Но частью Авито она стала только в 2025 году: до этого проект назывался Sigma и был стартапом двух друзей, знакомых со школы. Интересно было послушать из первых уст: — как вообще проходят подобные сделки; — как конкурировать на рынке с большими IT-компаниями; — как работать, когда бизнес-партнёр — твой близкий друг; — как понять, что ты готов открыть собственный стартап, и как на это решиться. 📺 Подробнее на: YouTube, Rutube, VK Видео.

🌐 Вебинар «Расширение возможностей автоматизации через REST API» ✔️ 30 марта в 19:00 МСК. Бесплатно. Урок в рамках старта курса «Интегратор Битрикс24» от Отус Есть момент в жизни каждого интегратора Битрикс24, когда стандартные инструменты начинают раздражать. Вы настроили воронки, поставили роботов, собрали бизнес-процесс, а дальше - тупик.  Клиент говорит: “А можно, чтобы данные уходили в нашу систему?” “А можно, чтобы при оплате автоматически запускалось производство?” “А можно, чтобы Битрикс24 сам общался с нашим сайтом?” И вот здесь начинается взрослая игра. На открытом уроке разберём: 🔵как выйти за рамки стандартных роботов и бизнес‑процессов Битрикс24; 🔵как с помощью REST API связать Битрикс24 с любой внешней системой: сайтом, CRM, ERP, платёжным шлюзом, складом или производством Регистрация: https://clck.ru/3SiESa Реклама. ООО «Отус онлайн-образование», ОГРН 1177746618576

Как люди создают реально успешные стартапы? Посмотрели на днях интервью с СЕО Trisigma, платформы для A/B-тестов Авито. Но частью Авито она стала только в 2025 году: до этого проект назывался Sigma и был стартапом двух друзей, знакомых со школы. Интересно было послушать из первых уст: — как вообще проходят подобные сделки; — как конкурировать на рынке с большими IT-компаниями; — как работать, когда бизнес-партнёр — твой близкий друг; — как понять, что ты готов открыть собственный стартап, и как на это решиться. 📺 Подробнее на: YouTube, Rutube, VK Видео.