Системный аналитик

В 2026 году Московской бирже исполнилось 34 года. Мы появились вместе с современной Россией и за эти годы с нуля создали рынок инвестиций.

Сегодня миллионы людей и тысячи компаний доверяют нам и пользуются нашей инфраструктурой.

• Ежедневно на наших торговых платформах совершаются миллионы транзакций в минуту – без задержек, без перебоев.
• Мы храним в депозитарии цифровые записи о каждом активе, который торгуется на бирже.
• Мы следим за тем, чтобы все операции соответствовали правилам торгов и требованиям регуляторов.

А еще мы активно развиваемся и давно вышли за рамки классического биржевого бизнеса.

• Мы разрабатываем и поддерживаем платформы, которые соединяют финансовые компании и клиентов,
• Мы идем на внебиржевой рынок и создаем на нем удобные сервисы,
• Мы открываем новые возможности для инвесторов, корпораций, банков.
• Мы развиваем финансовую культуру страны.

В #moexteam уже больше 3000 человек: ИТ-специалисты и эксперты по развитию рынков, продуктовые и проектные менеджеры, финансисты и юристы, маклеры и многие другие. Мы разные, но всех нас объединяет общая цель – помочь людям и компаниям управлять деньгами, используя передовые технологии и знания.

В Управлении информационных технологий открыта вакансия Системный аналитик.

Чем предстоит заниматься:

• Анализ требований от заказчиков и согласование ФЗ;
• Разработка технических заданий и спецификаций;
• Проектирование интеграций и API;
• Описание структуры данных и моделей;
• Взаимодействие с разработчиками, тестировщиками и архитекторами;
• Участие в приёмке готовых решений;
• Ведение проектной документации.

Мы ожидаем от вас:

• Экспертное знание BPMN/UML/ER;
• Продвинутый уровень SQL;
• Опыт проектирования интеграционных решений (REST, RabbitMQ);
• Понимание микросервисной архитектуры, опыт участия в разработке и валидации архитектурных решений;
• Умение писать тех. документацию и ставить задачи разработчикам/QA;
• Навыки презентации решений;

Будет плюсом:

• Знание профильного законодательства, в частности, 224-ФЗ;
• Опыт использования LLM для написания сложных SQL-запросов и валидации данных;
• Умение составлять эффективные промпты;
• Критическая оценка результатов ИИ, понимание ограничений нейросетей.