Нам интересны следующие темы

• Требования

  • Бизнес-требования.
  • Функциональные требования.
  • Нефункциональные требования.
  • Пользовательские требования.
  • UX/UI.
  • Инструменты, подходы и стандарты.
• Бизнес- и продуктовый анализ

  • Взаимодействие со стейкхолдерами.
  • Видение и развитие продукта.
  • Софт скиллы аналитика.
  • Нотации, инструменты и артефакты.
  • Метрики продукта или проекта.
• Архитектура

  • Проектирование сервисов и баз данных.
  • Микросервисные и иные архитектуры.
  • Domain-driven design (DDD).
  • Описание архитектуры.
• Интеграции

  • Языки описания и протоколы: SOAP/WSDL, OpenAPI, GraphQL, protobuf, AsyncAPI, OData.
  • Очереди, шины данных и брокеры сообщений.
  • Технологические подходы (REST, CQRS, gRPC).
  • Инструменты для работы с интеграционным API.
• Данные

  • Визуализация и представление данных.
  • Проектирование архитектуры данных.
  • Data governance.
  • Инструменты (R, Python, Tableau, PowerBI, Grafana, DataLens, Apache Spark).
• ML в работе

  • Лучшие практики построения ML-систем: применение машинного обучения в реальных кейсах (финтех, ритейл, промышленность и других). MLOps, интеграция ML в существующие IT-инфраструктуры.
  • Управление в ML-проектах.
  • Prompt engineering.
  • ИИ-агенты.
  • Опыт внедрения ML в компаниях: успехи, ошибки, выводы.
  • Внедрение ИИ в корпорациях: тренды и трансформация.
• Другое

  • Импортозамещение.
  • Docs as code.
  • Примеры задач из разных индустрий: финтех, ритейл, мобайл, логистика, транспорт, телеком и других.
  • Работа в команде с аналитиком: найм и обучение.