BusinessCareersEducationCoursesTechnology

GetAnalyst

Ekaterina Ananeva

Подкаст профессионального сообщества системных и бизнес-аналитиков GetAnalyst. Здесь мы разбираем реальные задачи, вопросы с собеседований, рассказываем истории и делимся рабочими челленджами.

Play

Open in

21 episodes
fortnightly
Avg 55 min
Russian

Episodes 21

Newest Oldest Longest

All20 Unplayed20 In progress0 Played0

Counted on this page — what you have heard stays on this device, so it is not something the list can be paged by.

S1 · E52
Friday · 1 hr 35 min
Асинхронная интеграция через Webhook и брокер: разбор задачи для Middle+ системного аналитика
Разницу между polling и webhook сегодня объяснит почти каждый. А потом на столе оказывается реальная задача: внешний ИИ-сервис генерирует видео несколько минут, пользователь всё это время смотрит в интерфейс и видит прогресс по генерации. И теория заканчивается. Где хранить статус? Кто кого опрашивает? Нужен ли тут брокер? В выпуске разбираем задачу на асинхронную интеграцию целиком — от условия до постановок задач для разработчиков. И главное, три варианта архитектуры под одну и ту же задачу: монолит без брокера, монолит с RabbitMQ и микросервисное решение, с разбором, где каждый ломается. Отдельно проходим альтернативные сценарии и какие страховочные механизмы закладывать. Страница эпизода и ссылки на видеоплатформы: https://getanalyst.ru/podcast/system-analyst-interview-async-integrations Telegram-канал сообщества: https://t.me/getanalysts VK сообщество: https://vk.com/getanalyst Выпуск актуален всем, кто проектирует интеграции с внешними сервисами, готовится к техническому собеседованию на Middle+ или хочет перестать выбирать между polling, webhook и брокером наугад. Тайм-коды к эпизоду: 00:00:00 | Интро 00:00:18 | Введение: суть задачи и знакомство со спикером 00:03:01 | Задача на асинхронную интеграцию для Middle+ системного аналитика: требования, API, макеты 00:08:17 | С чего начать работу над реальной задачей: план работы аналитика 00:12:28 | API-документация сервиса генерации видео с ИИ 00:14:06 | Синхронные и асинхронные интеграции: polling и webhook 00:22:53 | Асинхронная интеграция через брокер: RabbitMQ и Kafka 00:30:10 | API-документация сервиса генерации видео с ИИ — продолжение 00:38:13 | Проектируем архитектуру асинхронной интеграции 00:42:07 | Решение 1. Монолит без брокера 00:57:46 | Решение 2. Монолит с брокером RabbitMQ 01:18:20 | Решение 3. Микросервисная архитектура 01:21:27 | Если webhook не пришёл: ретраи и страховочный механизм 01:23:57 | Как отменить или прервать асинхронный процесс 01:26:43 | Ошибки, зависшие задачи и другие сложные сценарии 01:27:59 | Как декомпозировать интеграцию на задачи для разработчиков 01:31:41 | Где ещё применим такой подход 01:32:23 | Итоги, материалы и рекомендации Ведущая: Екатерина Ананьева, Основатель сообщества Системных Аналитиков GetAnalyst.
S1 · E51
September 4 · 37 min
Вайбкодинг для системного аналитика: создание приложения с помощью ИИ
Ещё недавно системный аналитик описывал требования и передавал их разработчикам. Теперь с помощью вайбкодинга он может сам превратить идею и требования в работающее приложение. Означает ли это, что граница между аналитиком и программистом постепенно исчезает? И станет ли умение создавать решения с помощью ИИ новым обязательным навыком аналитика? В этом выпуске проверяем возможности вайбкодинга на реальном кейсе. Попробовать ИИ-инструмент: https://db.getanalysts.com/ Видео и статья: https://getanalyst.ru/podcast/vibecoding-for-analyst-ai-tool-databases Telegram-канал GetAnalyst: https://t.me/getanalysts VK-сообщество: https://vk.com/getanalyst Тайм-коды к эпизоду: 00:00 | Создание ИИ-инструмента для БД и SQL через вайбкодинг 01:33 | От юриста до системного аналитика: знакомство со спикером 03:34 | Стек разработки и идея ИИ-инструмента для БД и SQL 05:19 | Демо ИИ-инструмента и онбординг 06:25 | Регистрация в приложении 06:52 | Проектирование ER-диаграммы с нуля по требованиям 09:17 | Анализ существующей БД по DDL или ER-диаграмме 12:15 | Аудит базы данных с помощью ИИ 12:55 | Миграция данных между разными СУБД 17:14 | Генерация тестовых данных для БД 19:58 | Админ-панель: пользователи, аналитика и расход токенов 20:46 | Системный и пользовательский промпты + расход токенов 22:41 | Экспорт отчётов из ИИ-инструмента 24:25 | Идеи развития ИИ-инструмента 26:53 | Кому принадлежит код, созданный при вайбкодинге 28:37 | Нужно ли системному аналитику уметь программировать 29:35 | Как вайбкодинг влияет на карьеру системного аналитика 31:28 | Сколько заняла разработка ИИ-инструмента и главные сложности 35:19 | Как системному аналитику начать работать с ИИ и вайбкодингом Ведущая: Екатерина Ананьева, Основатель сообщества Системных Аналитиков GetAnalyst. Гость: Кристина Смирнова, Системный Аналитик из финтеха.
S1 · E50
August 13 · 57 min
Как создать AI Skill с нуля в ChatGPT и Claude: гайд для системного аналитика
Промпт за промптом — а ИИ всё равно каждый раз выдаёт разный результат, и приходится заново объяснять, что нужно и в каком формате. AI Skills, или просто «скиллы», помогают решить эту проблему. Это готовый набор инструкций, знаний, шаблонов и правил, который можно использовать повторно без долгих объяснений в каждом новом чате. Telegram-канал сообщества: https://t.me/getanalysts VK сообщество: https://vk.com/getanalyst Сайт эпизода: https://getanalyst.ru/podcast/ai-skills-for-analysts В этом эпизоде разбираемся, что такое AI Skills, чем они отличаются от обычных промптов и проектов в ИИ, и на практике с нуля создаём скилл для постановки задач на интеграции. Тайм-коды к эпизоду: 00:00 | AI Skills для системных и бизнес-аналитиков: что разберём 02:44 | Почему обычных промптов уже недостаточно 05:23 | AI Skills: что это и зачем нужны 06:54 | Работа скилла на примере требований к REST API 09:44 | Работа с ИИ до и после внедрения скиллов 10:39 | Из чего состоит скилл 14:05 | Структура скилла на примерах UML и REST API 15:32 | Зачем AI Skills системному аналитику 17:57 | Какие задачи аналитика стоит автоматизировать с помощью скиллов 19:09 | Как использовать скиллы в ChatGPT 22:40 | Как создавать скиллы в ChatGPT 25:55 | Проекты в ИИ: бесплатная альтернатива скиллам на примере Qwen 27:00 | Проекты + скиллы: как использовать вместе 28:40 | Как создавать и использовать скиллы в Claude 29:58 | Как работать со скиллами в Perplexity 30:54 | Скиллы бесплатно или только по подписке? 32:04 | Как создать скилл из своих знаний 34:05 | Демо: создаём скилл для интеграционного Use Case в Claude 45:52 | Как безопасно использовать ИИ в работе 48:41 | Финальная структура готового скилла 50:12 | Перенос скиллов между ИИ-инструментами 51:52 | 5 шагов: от создания скилла до использования 53:28 | Ограничения скиллов 55:03 | Skill, Project, MCP, Tools — что есть что 56:35 | Итоги и рекомендации Ведущая: Екатерина Ананьева Основатель сообщества Системных Аналитиков GetAnalyst
S1 · E49
July 10 · 23 min
Почему ваш RabbitMQ упадёт: реальный кейс для системного аналитика
Что происходит, когда очередь сообщений выглядит пустой, а нода RabbitMQ уже задыхается от гигабайт данных? В этом выпуске разбираем реальную аварию: как массовые рассылки персонализированных писем превратили RabbitMQ в тяжелое хранилище объектов, для которого он архитектурно не предназначен. Telegram-канал сообщества: ⁠https://t.me/getanalysts⁠ VK сообщество: ⁠https://vk.com/getanalyst⁠ Статья к эпизоду с доп. материалами: ⁠https://getanalyst.ru/podcast/rabbitmq-dmx⁠ Выпуск актуален для системных аналитиков и архитекторов, которые проектируют интеграции через брокеры и готовятся к собеседованиям. Тайм-коды к эпизоду: 00:00 | Заставка 00:18 | Введение и знакомство со спикером 01:36 | Для каких задач выбрали RabbitMQ 03:12 | Как работают интеграции с внешними системами через брокер 05:03 | DMX (Delayed Message Exchange) — задача, которая положила RabbitMQ 07:21 | Где в логах и мониторинге видны признаки падения RabbitMQ 08:27 | Последствия аварии и объём потерянных сообщений 11:52 | Что входит в payload сообщения RabbitMQ 14:00 | Порядок действий после падения RabbitMQ и почему не стоит проталкивать сообщения руками 16:50 | Инструменты аналитиков для работы с RabbitMQ 18:25 | Инфраструктура RabbitMQ: ноды 19:45 | Рекомендации по проектированию взаимодействия с RabbitMQ Ведущая: ⁠Екатерина Ананьева⁠ Основатель сообщества Системных Аналитиков GetAnalyst Гости: Софья Калинина, Старший cистемный аналитик, РТК ИТ.
S1 · E48
June 26 · 35 min
Метрики мониторинга для системного аналитика: RPS, CPU, брокеры, SLO, SLI, SLA и SRE
Мониторинг — это не только про DevOps. Системный аналитик, который не понимает метрики, рискует написать требования, которые невозможно проверить, выполнить или измерить. Telegram-канал сообщества: https://t.me/getanalysts Статья к эпизоду: https://getanalyst.ru/podcast/monitoring-for-analysts В этом выпуске разбираем мониторинг с точки зрения аналитика: — что такое метрики мониторинга и откуда они берутся; — как метрики связаны с нефункциональными требованиями; — как описывать требования при пиковых нагрузках; — какие метрики нужны для брокеров сообщений; — чем отличаются SLO, SLI и SLA; — что такое четыре золотых сигнала SRE от Google: latency, traffic, errors, saturation. Отдельно говорим про реальный опыт проекта: как использовались Prometheus, Grafana и Kibana, и почему аналитику важно понимать, что именно команда будет мониторить при проблемах в продакшн. Выпуск будет полезен системным и бизнес-аналитикам, которые работают с нефункциональными требованиями, интеграциями, архитектурой, брокерами сообщений, API и вопросами надёжности систем. Заберёте для себя много полезных примеров НФТ. Тайм-коды к эпизоду: 00:00 | Введение 00:18 | Почему нужно знать про метрики мониторинга системным аналитикам 01:47 | Что такое метрики мониторинга 05:03 | Нефункциональные требования, влияющие на мониторинг 09:15 | Этапы работы аналитика с метриками мониторинга 12:20 | Ключевые метрики мониторинга и их источники 14:18 | Детальный разбор каждой метрики мониторинга 18:59 | Загрузка CPU и требования при пиковых нагрузках 21:01 | Метрики мониторинга для брокеров сообщений 23:02 | Метрики SLO, SLI и SLA 26:21 | Инструменты для мониторинга: опыт реального проекта 31:44 | Золотые сигналы SRE от Google 34:10 | Итоги и чек-лист Ведущая: Екатерина Ананьева Основатель сообщества Системных Аналитиков GetAnalyst Гости: Елизавета Акманова, Старший cистемный аналитик, компания UseTech
S1 · E47
June 11 · 1 hr
Как работает mTLS: практика в Postman, которая заменит 10 статей по теории
Что такое mTLS и как это работает? Изучайте не в теории, а на практике! Сайт эпизода с материалами и ссылками на видео-площадки: https://getanalyst.ru/podcast/mtls Telegram-канал сообщества: https://t.me/getanalysts К концу выпуска понятно не только как это настроить mTLS, но и почему он так работает. Отдельно разобрали, как системному аналитику описать требования к mTLS-аутентификации и что могут спросить про TLS/mTLS на собеседовании. Выпуск будет полезен тем, кто проектирует интеграции с защищёнными API, пишет требования к API-аутентификации, готовится к собеседованию на Middle/Senior системного аналитика, а также всем, кто хочет разобраться с mTLS один раз — и больше не бояться сертификатов. Тайм-коды эпизода: 00:18 | Введение и знакомство со спикером 04:37 | Что такое mTLS и как он работает 05:30 | Практика в Postman по mTLS: подготовка 07:53 | Создание пространства в аккаунте Sber API 09:16 | Подключение приложения к пространству в Sber API 12:45 | Сохранение clientID и clientSecret. Загрузка сертификата 14:13 | Загрузка корневого и выпускающего сертификатов Минцифры с Госуслуг 16:29 | Распаковка сертификата Sber API с помощью OpenSSL 22:13 | Настройка сертификатов в Postman для mTLS 30:00 | Аутентификация через Postman с клиентским сертификатом: получение access token 37:33 | Лайфхак по параметризации запросов в Postman 38:41 | Отправка API-запроса в Postman с полученным токеном 46:29 | Вопросы с собеседований: что могут спросить системного аналитика про TLS и mTLS 54:03 | Оформление требований к mTLS-аутентификации 55:15 | Схема mTLS-аутентификации: разбор алгоритма 59:01 | Подведение итогов и рекомендации Ведущая: Екатерина Ананьева, Основатель сообщества Системных Аналитиков GetAnalyst. Гости: Надежда Дудник, Главный Инженер по Тестированию, Сбер, Автор блога ProTestingInfo в Telegram.
S1 · E46
May 22 · 1 hr 28 min
Нотация C4 за 90 минут: как проектировать архитектуру на примере реальной задачи
Нотация C4 — один из самых мощных инструментов для моделирования архитектуры, но большинство делают диаграммы интуитивно и допускают одни и те же ошибки. В этом выпуске разбираем C4 системно — от теории до живого проектирования. За 90 минут проходим все ключевые уровни C4 — Context, Container и Component — и разбираем два реальных проекта. По каждому забираете полный комплект схем C4/Context и C4/Container. Страница подкаста: https://getanalyst.ru/podcast/c4model Telegram-канал сообщества: https://t.me/getanalysts По ходу разбираем типичные ошибки в диаграммах C4, подвохи с нефункциональными требованиями при проектировании архитектуры, сравниваем монолит и микросервисную архитектуру, а также показываем внутренние интеграции микросервисов через Kafka и RabbitMQ. Выпуск актуален всем, кто проектирует архитектуру систем, готовится к техническому собеседованию на Middle или Senior, или хочет наконец разобраться с нотацией C4 и начать применять её в своих проектах. Тайм-коды эпизода: 00:18 | Введение 01:49 | Нотация C4 — что это и когда нужна системному аналитику 03:40 | Ключевые уровни C4 и их назначение 06:12 | Инструменты для создания C4: код и визуальные редакторы 10:25 | Условие задачи на проектирование архитектуры для грейда Senior 11:48 | C4/Context: ключевые элементы и подключение к draw.io 15:56 | C4/Context: разбор готового примера 18:31 | C4/Context: решаем задачу, проектируем роли пользователей и интеграции 26:46 | C4/Container: ключевые элементы 31:22 | C4/Container: разбор готового примера для микросервисов с брокером 36:41 | Откуда аналитику брать технологии для C4/Container 40:20 | C4/Container: проектируем монолитный Backend 49:57 | C4/Container: особенности интеграции с платёжной системой 51:37 | C4/Container: асинхронные уведомления с RabbitMQ и воркером 56:26 | Микросервисная архитектура: определяем микросервисы для проекта 01:01:10 | Подвох в задаче: НФТ по нагрузке — критерий уровня Senior 01:03:08 | C4/Container: проектируем микросервисную архитектуру 01:09:32 | Интеграция микросервисов через Kafka (хореография): демо на схеме 01:21:42 | Как кастомизировать C4/Container и не перегружать схему 01:23:24 | C4/Component: обзор элементов и пример 01:25:46 | Итоги и рекомендации по нотации C4 Ведущая: Екатерина Ананьева, Основатель сообщества Системных Аналитиков GetAnalyst.
S1 · E45
May 8 · 1 hr 29 min
Задача на REST API с собеседования: где чаще всего ошибаются системные аналитики
Большинство системных аналитиков уверены, что знают REST API. Но на техническом собеседовании именно в этой задаче бывает больше всего ошибок. Разбираем реальную задачу с собеседования: проектируем REST API метод для системы технической поддержки — от первого вопроса интервьюеру до обработки ошибок. Telegram-канал сообщества: https://t.me/getanalysts Статья к эпизоду и ссылки на видео: https://getanalyst.ru/podcast/system-analyst-interview-restapi Идём по шагам: выбор HTTP-метода, структура URL, query-параметры для фильтров, сортировок и пагинации, заголовки, JSON и коды ошибок. После основного разбора — 20+ вопросов с подвохом, на которых аналитики чаще всего ошибаются: текстовый поиск, SQL-инъекции, оптимизация производительности, GET vs POST. 🔍 Во время записи была допущена маленькая ошибка. Найдёте? Ответ — в статье к эпизоду. Эпизод полезен всем, кто готовится к техническому собеседованию на позицию системного аналитика и хочет перестать ошибаться там, где ошибаются все. Тайм-коды эпизода: 00:18 | Введение 02:22 | Условие задачи с технического собеседования системного аналитика 03:55 | Какие уточняющие вопросы задать интервьюеру перед проектированием API 06:02 | HTTP API vs REST API: в чём разница 07:09 | Проектирование REST API-метода: HTTP-метод и URL 14:12 | Query-параметры: как проектировать фильтрацию 22:47 | Query-параметры: как проектировать сортировку в REST API 25:49 | Query-параметры: как проектировать пагинацию 26:36 | Headers: какие заголовки нужны в REST API-запросе 31:46 | Ответ REST API: HTTP-статусы, headers, body и JSON 38:23 | Проектирование JSON-ответа с нуля 47:26 | camelCase или snake_case в JSON: что выбрать для REST API 51:20 | Массивы в JSON: как правильно описывать списки объектов 53:15 | Пагинация в REST API: как отразить в URL и JSON-ответе 57:29 | Проектирование ошибок REST API: HTTP 400, HTTP 422 и другие статусы 01:03:59 | Query-параметры на практике: особенности фильтрации и поиска 01:05:40 | Вопросы с подвохом: фильтры и текстовый поиск в REST API 01:08:38 | Вопросы с подвохом: доступ к данным, логирование и дополнительные фильтры 01:12:17 | Вопросы с подвохом: как работает текстовый поиск 01:13:04 | Вопросы с подвохом: пагинация, сортировка, SQL-инъекции и таймауты 01:17:47 | Вопросы с подвохом: оптимизация производительности API 01:19:49 | Почему GET, а не POST для получения данных. Форматы даты и другие спорные вопросы 01:23:35 | Проектирование БД через ИИ-агента: связь БД, JSON и индексов 01:26:47 | Как готовиться к техническому собеседованию системного аналитика Ведущая: Екатерина Ананьева, Основатель сообщества Системных Аналитиков GetAnalyst.
S1 · E44
April 16 · 51 min
SSE API: что это, как работает и чем отличается от WebSocket
SSE API — тема, о которой говорят заметно реже, чем про REST, WebSocket или брокеры. И зря. Во многих системах нужен не просто классический запрос-ответ, а доставка данных в интерфейс в реальном времени: статусов, уведомлений, прогресса обработки и других изменений на экране без ручной перезагрузки. Один из подходов для таких сценариев — SSE. Сообщество GetAnalyst: https://t.me/getanalysts https://vk.com/getanalyst Сайт эпизода со ссылками: https://getanalyst.ru/podcast/sse В этом выпуске разбираем, как устроен SSE, где он встречается в реальных проектах, чем отличается от WebSocket, как влияет на архитектуру системы, безопасность и постановку задач в разработку. Если вы системный аналитик, который хочет не просто знать названия технологий, а понимать, когда, зачем и как их применять в проекте, — этот выпуск точно для вас. Тайм-коды эпизода: 00:18 | Введение в SSE: как обмен данными в реальном времени связан с информационной безопасностью. 04:00 | Что такое SSE API и как он работает. 07:16 | Чем SSE отличается от HTTP с Keep-Alive. 10:52 | Как выглядит SSE-соединение: инициализация запроса, сообщения в потоке, форматы данных. 16:47 | Использование SSE API в реальных проектах: примеры. 21:24 | Архитектурные решения при внедрении SSE: отдельный сервис или часть основной бизнес-логики. 24:19 | Как сервис с SSE API должен быть связан с API Gateway. 27:49 | Когда выбирать SSE, а когда WebSocket. 34:17 | Преимущества и недостатки SSE. 42:27 | Что системному аналитику учесть в постановке задачи на разработку SSE-метода: разбор шаблона документации. 47:10 | С чего начать изучение SSE: как практиковаться, в том числе через Postman. Ведущая: Екатерина Ананьева Основатель сообщества Системных Аналитиков GetAnalyst. Гости: Владимир Бурмистров, Главный Системный Аналитик, T1.
S1 · E43
April 2 · 1 hr 4 min
Задача на интеграцию по API: разбор с технического собеседования системного аналитика
Разбираем задачу системного аналитика, аналоги которой регулярно встречаются в реальной работе и на технических собеседованиях. Проектируем интеграцию системы ЭДО (электронный документооборот) по API с внешними сервисами DaData и Т-Банка. Telegram-канал сообщества: https://t.me/getanalysts Материалы к эпизоду: https://getanalyst.ru/podcast/system-analyst-interview-integrations (+ ссылки на видео) Идем по шагам: от выбора архитектуры (монолит vs микросервисы) и написания интеграционных Use Case до маппинга данных и проектирования REST API эндпоинтов. На практике смотрим, как читать API-документацию вендора, что выбрать для фоновой синхронизации оплат — Polling или WebHook, как обработать ошибки и сформировать финальные постановки задач команде разработки. Максимум практики по системному анализу и проектированию интеграций. Тайм-коды к эпизоду: 00:18 | Введение. Рекомендация к просмотру видео-эпизода. 01:57 | Постановка задачи: система ЭДО и вводные по интеграции с API DaData и Т-Банком. 08:39 | Пошаговый план работы аналитика над интеграцией (статья: https://habr.com/ru/articles/735332/). 10:44 | Проектируем архитектуру: монолитный подход. 15:58 | Проектируем архитектуру: микросервисный подход. 22:02 | Технический сценарий работы для кнопки «Заполнить по ИНН» в микросервисной и монолитной архитектурах. 25:02 | Промежуточные итоги: чекаем шаги интеграции. 26:43 | Интеграционный Use Case: алгоритм получения реквизитов по ИНН. 31:43 | Сценарий генерации PDF-счета через внешний сервис и доработка архитектуры. 36:32 | Фоновая синхронизация оплат с Polling. Разбор API Т-Банка, оптимизация архитектуры и UML-диаграмма. 45:53 | Фоновая синхронизация оплат с WebHook: анализ API и UML-диаграмма. 49:45 | Обработка ошибок и проектирование альтернативных сценариев. 52:08 | Проектирование REST API эндпоинтов и маппинг данных. 58:58 | Формируем итоговый список задач для Backend, Frontend и БД. 01:01:55 | Итоги выпуска и практические рекомендации. Ведущая: Екатерина Ананьева, Основатель сообщества Системных Аналитиков GetAnalyst.
S1 · E42
March 20 · 40 min
System Design Interview: вопросы по архитектуре на собеседовании для аналитиков
Всё чаще в разговорах о собеседованиях для системных аналитиков можно услышать про формат System Design Interview, связанный с проектированием архитектуры. Но что именно под ним имеется в виду, как он проводится и какие навыки проверяет? Telegram-канал сообщества: https://t.me/getanalysts VK сообщество: https://vk.com/getanalyst Статья к эпизоду с доп. материалами: https://getanalyst.ru/podcast/system-design-interview В этом эпизоде разбираем, что такое System Design Interview для системного аналитика, какие вопросы и задачи могут встретиться на таком собеседовании, какие компетенции оценивают и почему этот формат становится всё более актуальным. Эпизод особенно полезен для Middle+ и Senior аналитиков, которые уже работают с интеграциями, сервисами, микросервисной архитектурой или планируют переходить в более сложные продуктовые и технические команды. Тайм-коды к эпизоду: 00:18 | Почему вопросы по архитектуре (System Design) становятся всё более актуальными на собеседованиях для системных аналитиков. Знакомство со спикером. 04:18 | Что такое System Design Interview и как оно проводится. 07:00 | Какие компетенции проверяет формат System Design Interview. Для каких грейдов используется. 16:10 | Наблюдаемость системы: метрики, логирование, мониторинг. Что хотят от аналитика по этой части? 19:53 | Этапы System Design Interview = этапы проектирования системы. 24:20 | Почему компании внедряют System Design Interview для системных аналитиков. 26:29 | Типичные ошибки системных аналитиков на собеседованиях. 34:19 | Рекомендации по подготовке к System Design Interview. Как прокачивать навыки и где изучать темы. Ведущая: Екатерина Ананьева Основатель сообщества Системных Аналитиков GetAnalyst. Гости: Софья Калинина, Главный cистемный аналитик, РТК ИТ.
S1 · E41
March 5 · 47 min
Как системный аналитик использует Low-Code на крупных проектах
Если вам кажется, что low-code — это игрушка для маленьких проектов, этот эпизод развеет этот миф. Мы разобрали, как low-code внедряют в крупные корпоративные системы: с полноценной разработкой, процессами, безопасностью и реальными нагрузками — и как системный аналитик с его помощью двигает продукт наравне с разработчиками. Telegram-канал сообщества: https://t.me/getanalysts Статья к эпизоду: https://getanalyst.ru/podcast/low-code-for-analysts Если вы как системный или бизнес-аналитик хотите больше работать с техническими задачами, говорить с разработчиками на одном языке и приносить результат для продукта не только “в требованиях”, а в работающих решениях — этот выпуск для вас. Тайм-коды к эпизоду: 00:18 | Знакомство со спикером. Актуальность Low-Code для системных аналитиков. 01:37 | Что такое Low-Code? Как его используют в командах с полноценной разработкой. 04:10 | Где Low-Code реально уместен: масштаб проектов. Виды Low-Code инструментов. 08:23 | Low-Code в действующем крупном проекте: примеры задач и как аналитик работает с ними. 21:10 | Задачи системного аналитика в Low-Code инструментах: что делает сам, где подключаются разработчики. Применение JavaScript и Python в работе аналитика. Реальный опыт. 24:49 | Настройка голосового бота системным аналитиком на Low-Code. Пошаговый разбор задачи. 32:23 | Безопасность и риски внедрения Low-Code в крупные IT-продукты, что нужно продумать заранее. 37:32 | Low-Code как навык для резюме аналитика: ценность на рынке, влияние AI и вайб-кодинга. Есть ли смысл изучать? 43:03 | Подведение итогов и рекомендации для аналитиков по изучению Low-Code. Ведущая: Екатерина Ананьева, Основатель сообщества Системных Аналитиков GetAnalyst. Гости: Елизавета Акманова, Старший cистемный аналитик, компания UseTech.
S1 · E40
February 20 · 1 hr 1 min
Как системному аналитику найти работу в США и Европе: вакансии, навыки, шаги
Многие системные аналитики рано или поздно задаются вопросом: а есть ли “системный аналитик” за рубежом — в США и Европе? Чем отличается работа аналитика в зарубежных командах? И если вы уже гуглили “Работа системным аналитиком в США” или “Systems analyst в Европе”, то вы могли заметить странную вещь: вакансии есть, но названия, требования и ожидания часто отличаются от того, к чему привыкли в СНГ. Сообщество GetAnalyst: https://t.me/getanalysts Статья к эпизоду с подборкой вакансий: https://getanalyst.ru/podcast/systems-analyst-in-the-us-and-europe В этом эпизоде разбираем рынок, роли, навыки, документацию, интервью и английский, а в конце — пошаговая инструкция, как двигаться к офферу за пределами своей страны. 🎧 Актуально для системных и бизнес-аналитиков, кто хочет расширить карьерный горизонт: понять, можно ли расти в международных компаниях, и какие конкретные навыки нужны для рынка США и Европы. Тайм-коды к эпизоду: 00:18 | Введение: есть ли системные аналитики за рубежом? рынке США и Европы? 02:01 | Вакансии Business Analyst - Бизнес-аналитик. 11:51 | Вакансии Systems Analyst - Системный аналитик. 14:47 | Вакансии Business Systems Analyst - Аналитик систем для бизнеса. 20:04 | Вакансии Application Analyst / Application Manager - Аналитик приложений. 22:09 | Вакансии Technical Product Manager / Technical Program Manager - Технический менеджер IT-продукта. 24:42 | Другие роли: Analyst, Product Analyst, Requirements Engeneer. 27:21 | Как часто аналитики встречаются в зарубежных командах разработки - США и Европа. 32:23 | В каких компаниях системным аналитикам искать работу. 34:10 | Почему в СНГ роль «Системный аналитик» популярнее, чем за в Европе и США. 36:01 | Какие навыки должны быть у системного аналитика, чтобы уверенно искать работу на рынке Европы и США? Отличия от стандартной должности. 42:34 | Принципы ведения документации. 44:12 | Форматы интервью на аналитика: опыт из США. 48:06 | Английский для работы аналитиком в США и Европе. 49:31 | Предметные области: куда идти и где чаще бывают вакансии. 50:51 | Пошаговая инструкция: как получить оффер в зарубежной компании. 57:53 | Рекомендации по трудоустройству по всему миру. Ведущая: Екатерина Ананьева, Основатель сообщества Системных Аналитиков GetAnalyst.
S1 · E39
January 30 · 42 min
WebSocket: что это, где используют и зачем он в архитектуре — для аналитиков, с примерами
WebSocket встречается всё чаще. И понимать его хотя бы на базовом уровне уже важно почти всем специалистам, включая системных аналитиков. Особенно если вы работаете (или хотите работать) в продуктовых командах и микросервисной архитектуре. Там, где есть чаты, одновременная работа пользователей и любые обновления в реальном времени, WebSocket API появляется очень быстро. Сообщество GetAnalyst: https://t.me/getanalysts Сайт эпизода со ссылками: https://getanalyst.ru/podcast/websocket В этом эпизоде разберём: - как работает WebSocket и чем он отличается от HTTP; - как встроить WebSocket в архитектуру и как он сочетается с API Gateway; - какие риски важно учесть аналитику: нагрузка, масштабирование и другие нефункциональные требования; - и в чём реальные плюсы от WebSocket. Эпизод будет полезен системным аналитикам, которые хотят уверенно описывать WebSocket в требованиях и заранее понимать, какие технические риски и ограничения проявятся в проде. Тайм-коды к эпизоду: 00:18 | Знакомство со спикером + кейс Dion: где WebSocket нужен в продукте. 05:03 | Про WebSocket простыми словами: где и когда нужен. 07:57 | Как работает WebSocket: установка соединения (HTTP Upgrade) и обмен сообщениями. Отличия от HTTP. 14:37 | Примеры реальных кейсов, где нужен WebSocket. 20:50 | Архитектура WebSocket: монолит vs отдельный сервис (масштабирование). 27:10 | Как работают WebSocket и API Gateway в связке. 30:52 | Преимущества и недостатки WebSocket. 35:00 | Требования к WebSocket API от системного аналитика: пример ТЗ / постановки задачи. 38:44 | С чего начинать изучение WebSocket: практические рекомендации. Ведущая: Екатерина Ананьева, Основатель сообщества Системных Аналитиков GetAnalyst. Гости: Владимир Бурмистров, Главный Системный Аналитик, T1.
S1 · E38
Dec 12, 2025 · 58 min
Как выбрать ментора системному аналитику: 5 практических советов
Иногда аналитикам нужно индивидуально разобрать свою карьерную ситуацию: построить план развития, сменить работу и подготовиться к собеседованию, перейти от теории к практике, разобрать конкретные рабочие вопросы и ошибки. В такие моменты появляется запрос на ментора — опытного специалиста, который помогает структурировать цели, ответить на вопросы, дать практику, выстроить шаги в развитии, снизить тревогу и двигаться вперёд заметно быстрее. Сообщество GetAnalyst: https://t.me/getanalysts Сайт эпизода со ссылками: https://getanalyst.ru/podcast/how-to-find-a-good-mentor В этом эпизоде разбираем кто такой ментор, когда он действительно нужен, как проходит работа с ним и чего от неё можно (и нельзя) ожидать. Говорим о том, как выбрать «своего» человека, не слить время и деньги и в итоге получать от менторства конкретный результат, а не просто галочку «я сходил к ментору». Тайм-коды к эпизоду: 00:18 | Почему может быть сложно найти своего ментора. Знакомство с ментором - Екатериной Герасимовой. 05:43 | Кто такой ментор в IT и когда он действительно нужен. 12:15 | Рекомендации по стратегии поиска работы системному аналитику. Типичные ошибки при поиске работы, и почему важны не только харды. 18:46 | С чего начинается работа с ментором: какие вопросы ментор задаёт до встречи и как в идеале строится ход первой встречи. 25:21 | Как строится процесс работы на занятии в зависимости от вида встреч по менторству. 38:21 | Критерии выбора и оценки ментора. Какие результаты встречи считать нормальными, а какие — тревожным звоночком. 53:39 | Сколько стоит 1 час работы с ментором, от чего зависит цена и за что вы на самом деле платите. 55:33 | Подведение итогов и рекомендации по поиску «своего» ментора. Ведущая: Екатерина Ананьева, Основатель сообщества Системных Аналитиков GetAnalyst. Гости: Екатерина Герасимова, Ведущий системный аналитик, ментор.
S1 · E37
Dec 5, 2025 · 27 min
Как сделать BPMN-диаграмму за минуты с помощью AI: StormBPMN
В этом эпизоде обсуждаем, как AI меняет подход к моделированию бизнес-процессов и работе с BPMN. Telegram-канал GetAnalyst: https://t.me/getanalysts Сайт эпизода: https://getanalyst.ru/podcast/bpmn-and-ai Вместе с топовым экспертом по BPMN в России Денисом Котовым говорим про StormBPMN — инструмент для создания BPMN-диаграмм с поддержкой AI, разбираем, как создавать BPMN через код и в чём нейросети действительно могут помочь. Если вам только предстоит изучать BPMN или вы уже давно работаете с нотацией, этот выпуск поможет по-новому взглянуть на моделирование процессов и понять, как использовать AI в работе без лишней магии и разочарований. Тайм-коды к эпизоду: 00:00 | Про актуальность использования AI для разработки BPMN. 01:02 | Как нейросети «видят» BPMN-диаграммы. 03:38 | Могут ли нейросети генерировать BPMN-диаграммы через код (XML)? 04:58 | Как работает StormBPMN, как он интегрирован с AI и какие нейросети используются «под капотом». 12:50 | Локальное обучение нейросетей для генерации BPMN на хороших примерах XML-кода. 17:49 | Как начать изучать нотацию BPMN с помощью AI. 23:56 | История появления инструмента StormBPMN. 25:23 | Заключение и рекомендации. Важные ссылки: 1) StormBPMN: https://stormbpmn.com/ 2) StormVerse - подборка примеров BPMN-диаграмм: https://stormbpmn.com/stormverse Ведущая: Екатерина Ананьева, Основатель сообщества Системных Аналитиков GetAnalyst. Гости: Денис Котов, Основатель StormBPMN, перевёл ABPMP CBOK и глоссарий BPMN на русский язык, проектирует процессы в Т-Банк.
S1 · E36
Nov 20, 2025 · 41 min
Camunda и BPMN в микросервисах: успешный кейс для оркестрации процессов техподдержки
Если вы рассматриваете Camunda для внедрения на проект и пытаетесь понять, «а оно нам точно надо?», или хотите разобраться как работает оркестрация процессов в микросервисной архитектуре — этот эпизод для вас. Telegram-канал сообщества: https://t.me/getanalysts Статья к эпизоду: https://getanalyst.ru/podcast/camunda-success-case Обсуждаем реальный опыт внедрения Camunda на действующем высоконагруженном проекте со старшим системным аналитиком. Рассказываем, где Camunda реально помогает развивать и поддерживать систему, а где добавляет новые головные боли. Когда стоит выбирать Camunda, а когда лучше пойти другим путём. Тайм-коды к эпизоду: 00:18 | Знакомство с задачей для которой выбрали Camunda. 03:03 | Почему выбрали Camunda: ключевые функции “из коробки” и альтернативы. 04:55 | Camunda 7 vs Camunda 8. Проблемы Camunda 8 в условиях реального проекта. 09:16 | Как Camunda оркестрирует процессы в микросервисной архитектуре: разбор реальных сценариев. 15:08 | Обработка ошибок работы процессов в Camunda: ретраи, компенсации и что заложить в алгоритмах. 16:32 | Проблемы Camunda: что реально вызывает боль у команды. 23:50 | Преимущества внедрения Camunda для команды и бизнеса. 26:49 | Задачи системного аналитика на проектах с Camunda. Кто отвечает за создание BPMN-диаграмм? 31:13 | Может ли аналитик сам настроить и запустить бизнес-процесс в Camunda по BPMN-диаграмме - без кода и разработчиков. 34:38 | Кому подходит Camunda / Кому не подходит Camunda. 37:22 | Заключение и рекомендации, чтобы начать работать с Camunda в проекте. Ведущая: Екатерина Ананьева, Основатель сообщества Системных Аналитиков GetAnalyst Гости: Елизавета Акманова, Старший cистемный аналитик, компания UseTech
S1 · E35
Nov 7, 2025 · 52 min
5 метрик мониторинга, которые решают 80% проблем
Для многих аналитиков и разработчиков нефункциональные требования к системе — тёмный лес. Понятно, что «система должна работать быстро и надёжно», но вот какие именно цифры написать в ТЗ, какие метрики указать и как всё это потом проверять — часто остаётся загадкой. Мониторинг — один из ключевых инструментов, связанных с архитектурой и инфраструктурой, который позволяет не на словах, а в реальности проверить, выполняются ли нефункциональные требования. Сообщество системных аналитиков GetAnalyst: https://t.me/getanalysts⁠⁠ Материалы к эпизоду: ⁠⁠https://getanalyst.ru/podcast/monitoring⁠⁠ В этом эпизоде мы разложим по полочкам: + что именно нужно мониторить на проекте, + какие инструменты обычно настраивают, + и главное — какие конкретные метрики и показатели можно и нужно писать в ТЗ. После выпуска у вас будет структурированное понимание, какие цифры писать в НФТ и как измерять качество системы, а не просто «надеяться, что всё ок». Тайм-коды эпизода: 01:30 | Мониторинг и диагностика IT-систем: что это такое и зачем нужен системный мониторинг. 6:25 | Что нужно мониторить в продакшене: ключевые метрики и показатели мониторинга для вашей системы. 10:00 | Логирование и трассировка запросов: что это, зачем нужны, как работают и как связаны с системным мониторингом. 11:45 | Конкретные нефункциональные требования к мониторингу: какие цифры по времени отклика писать в спецификации системы. 14:06 | Как мониторить мобильные приложения. 16:21 | Нефункциональные требования к нагрузке: какие значения % CPU и ресурсов указывать в требованиях. 20:10 | Инструменты мониторинга и observability: что выбрать, когда и зачем. Стандарт OpenTelemetry и пример схемы архитектуры. 27:35 | Реальные кейсы, где мониторинг помогает проектам. Мониторинг кэширования. 33:04 | Кто на проекте настраивает мониторинг системы и что для этого нужно. 35:41 | Источники требований к мониторингу: от кого они приходят, в каком виде и как собирать требования к метрикам. 37:53 | Кто и как следит за показателями мониторинга на проекте: процессы, роли и работа с инцидентами. 44:37 | Дашборды мониторинга: как понять, что нужен новый дашборд. 46:27 | Итоги эпизода: рекомендации командам по внедрению мониторинга на разных стадиях проекта и практика «учебных тревог» в IT-проектах. Ведущая: Екатерина Ананьева, Основатель сообщества системных аналитиков GetAnalyst. Гости: Никита Улько, Техлид VK Tech.
S1 · E34
Oct 17, 2025 · 1 hr 10 min
Как аналитики работают в Generative AI проектах: старт карьеры, ключевые навыки и задачи
Повсюду «AI, AI, AI»: Generative AI, LLM, Fine-Tuning, RAG — но что это значит для системных и бизнес-аналитиков? Куда бежать, что изучать и с чего начать, если уже сейчас хочется новый виток в карьере в направлении AI? В этом выпуске разбираем реальные проекты, задачи и роли в компании red_mad_robot: где место аналитика в Generative AI, какие навыки нужны на старте и как меняется работа команд по сравнению с «обычными» IT-проектами. Telegram-канал сообщества: ⁠https://t.me/getanalysts⁠ Статья к эпизоду: ⁠https://getanalyst.ru/podcast/generative-ai-for-analysts red_mad_robot: https://www.redmadrobot.com/⁠ AI акселератор для БА и СА: ⁠https://getanalyst.ru/education/ai-for-systems-analysts⁠ Анастасия и Игорь «раскрывают кухню» Generative AI-проектов: RAG vs Fine-Tuning, Small LLMs, метрики качества, безопасность и свой реальный опыт работы. К концу эпизода вы поймёте, с чего начать переход, какие артефакты добавить в портфолио и чего ожидать на собеседованиях. Слушайте, делайте заметки и задавайте вопросы в комментариях, чтобы мы могли дать вам максимум пользы от этого выпуска! Тайм-коды: 00:00 | Введение в Generative AI и машинное обучение. Знакомство с опытом аналитиков в AI-компании. 7:19 | Что такое Generative AI: короткое погружение и ключевые термины. 12:49 | Популярные направления внедрения Generative AI: типовые бизнес-задачи и запросы. 16:24 | RAG и Fine-Tuning: как адаптируют модели под задачи. 18:37 | Оценка работы AI: качество ответов, замена человека, типичные проблемы. 25:13 | Какие AI-модели внедряют в мире и РФ, безопасность использования AI. 30:22 | Small LLMs: что это и как повышают безопасность внедрения. 35:34 | Навыки для работы с Generative AI: отличия ролей аналитика, разработчика и тестировщика от обычных IT-команд. 40:01 | Как начать карьеру в Generative AI без опыта и компетенций. 50:30 | Страхи и барьеры компаний при внедрении Generative AI. 57:53 | Реальные кейсы и экономика: где Generative AI даёт эффект, а где убытки. 1:04:09 | Пожелания и рекомендации для бизнеса и IT-специалистов. Ведущая: ⁠Екатерина Ананьева⁠, основатель сообщества системных аналитиков GetAnalyst https://t.me/getanalysts Гости: Анастасия Панфëрова и Игорь Епанешников, компания red_mad_robot https://www.redmadrobot.com/⁠
S1 · E33
Oct 3, 2025 · 1 hr 25 min
Зачем нужны встречи в Scrum? Полный разбор для аналитиков
Надоели бесконечные созвоны и непонятные встречи? Или вы только начинаете карьеру аналитика и хотите разобраться, какие мероприятия вообще есть в Scrum и зачем они нужны? TG-канал сообщества системных аналитиков GetAnalyst: https://t.me/getanalysts Сайт эпизода: https://getanalyst.ru/podcast/scrum-meetings Практические курсы для СА: https://getanalyst.ru/education В этом эпизоде мы разбираем все ключевые события Scrum — планирование, дейли, обзоры, ретроспективы и груминг. Делимся своим опытом, ошибками и лучшими практиками, чтобы вы могли увидеть, как это работает в реальных командах и применить полезное в своей работе. Подойдёт и новичкам, которые хотят погрузиться в атмосферу IT-разработки, и опытным аналитикам, которые ищут свежий взгляд и инсайты для улучшения своих процессов. Связанный эпизод: Всё про Agile, Scrum, Kanban и «Документация не нужна» Тайм-коды к эпизоду: 00:00 | Введение. Зачем системному аналитику понимать мероприятия Scrum и как это помогает в работе с командой. 01:21 | Основные мероприятия Scrum. 05:07 | Планирование спринта: кто участвует, сколько длится, лучшие практики. Проблема 40 часов / неделю. 20:38 | Когда проводить планирование. 23:53 | Daily Scrum (Stand-up, Дейли): зачем нужны ежедневные митинги, кто участвует, как уложиться в 15 минут. Практики против «болтовни». 34:10 | Обзор спринта (Sprint Review): что обсуждают, кто участвует и как это помогает команде и бизнесу увидеть реальную ценность работы. 43:42 | Ретроспектива спринта: зачем нужна, кто участвует, примеры тем для обсуждения. 57:36 | Методы ретроспектив: от “Mad-Sad-Glad” до “Воздушного шара”. 1:00:02 | Груминг (Product Backlog Refinement, PBR): зачем нужен, кто участвует, cпособы проведения и подготовка. 1:17:35 | Scrum-мастер: нужен ли он? 1:22:45 | Резюме по эпизоду и подведение итогов. Ведущая: Екатерина Ананьева Гости: Кристина Виноградова Елена Киселева

Showing 1–20 of 21 episodes