Что особенно важно для нас (High-Level Discovery & Discovery Mastery):
Структурирование неоднозначности: способность присоединяться к звонкам с клиентом, где обсуждаются высокоуровневые идеи (например, "We need an automated AI platform"), и превращать их в структурированные, практические рамки: Пользователи → Процессы → Проблемы → Рабочие потоки → Функции → MVP → Следующие шаги. Баланс коммерческого и аналитического: уверенно работать с неполными требованиями, профессионально ставить под вопрос клиента, задавать точные вопросы и поддерживать согласованность ранних этапов объёма с бюджетом, сроками и технической осуществимостью.
🧩 Что вы будете делать: Discovery & Requirements: участвовать в фазе Discovery, проводить интервью с заинтересованными сторонами клиента и техническими экспертами, определять бизнес‑ограничения и сценарии использования. Process Modeling: документировать процессы онбординга поставщиков, гармонизации каталога и синхронизации данных между системами (As-Is / To-Be в BPMN/UML). Integration Specifications: детализировать требования к потокам ETL/ELT и интеграциям между PIM, MDM, ERP и платформами E‑commerce. Backlog Management: писать чёткие, полные User Stories с ясными Acceptance Criteria для команд разработки и дата‑инжиниринга. AI Solution Evaluation: помогать анализировать эффективность приложений AI/LLM для автоматического сопоставления атрибутов по сравнению с традиционными правилами валидации.
🎓 Что мы ожидаем: Обязательно: Опыт BA: 5+ лет опыта работы Business Analyst в сложных ИТ‑проектах, включающих интеграции и обработку данных. Домен Data & PIM/MDM: глубокое понимание Master Data Management, Product Information Management, структур каталогов, таксономий и сопоставления атрибутов. Системный анализ & Интеграции: знание REST APIs, JSON/XML, стандартов передачи данных и проектирования интеграционных интерфейсов. English: свободный / Upper‑Intermediate (B2+) — уверенно писать документацию и вести сессии с международными клиентами.
Будет плюсом: Опыт работы или понимание экосистем Akeneo, Salsify, Pimcore, Stibo Systems, Informatica или Contentserv. Знание отраслевых стандартов данных о продуктах (например, BMEcat, ETIM, GS1). Практический опыт применения AI/LLM инструментов для валидации или классификации текстовых данных.
💡 Почему ZentixSoft? Прозрачная оплата: справедливая почасовая ставка / компенсация за проектные часы вашего эксперта. Work‑Life Balance: гибкий график, который легко вписывается в вашу основную работу. Trust & Freedom: полная профессиональная автономия без микроменеджмента и трекеров времени. Strong Culture: среда, где ваши аналитические решения напрямую влияют на бизнес‑результаты. 📍 Детали сотрудничества: Формат: проектная работа / почасовое участие (частичная консультационная роль, легко совмещаемая с полной занятостью). Локация: 100% Remote.