GetAnalyst

Ekaterina Ananeva
  • 5.0 (2)
  • Careers
  • Updated Weekly

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

  1. 7h ago

    Сломанный найм в IT 2026: почему аналитика не зовут на собеседования

    Почему системного аналитика не зовут на собеседования, даже если у него есть опыт? Что происходит с зарплатами и почему смена компании больше не гарантирует прибавку? Виноват ли в этом ИИ? Ссылка на статью к эпизоду: https://getanalyst.ru/podcast/analyst-hiring-2026 Telegram-канал сообщества: https://t.me/getanalysts VK сообщество: https://vk.com/getanalyst В этом выпуске обсуждаем рынок труда в IT в 2026 году — в России и других странах. Разбираем, как устроен отбор резюме через ATS, почему сотни откликов могут не приводить к приглашениям и как использовать ИИ-агентов для поиска работы. Эпизод для системных и бизнес-аналитиков, которые ищут работу, планируют сменить компанию или хотят понять, какие навыки развивать дальше. P.S. Не смотрите этот выпуск, если вы из будущего, где найм в IT уже наладился, резюме читают, а на отклики отвечают. Просто напишите, какой у вас год. Нам нужно знать, сколько ещё ждать 👀 Тайм-коды к эпизоду: 00:00 | Заставка GetAnalyst 00:18 | Рынок труда в IT: что разбираем и на какие данные опираемся 02:13 | Кризис на рынке найма в IT: что произошло к 2026 году в России и мире 07:49 | Сотрудники со скидкой: обвал зарплат в IT в 2026 и реальные вилки системных аналитиков 14:03 | Junior, Middle или Senior: какие специалисты нужны работодателям 16:08 | Воронка найма: как алгоритмы ATS и ИИ отсеивают резюме и почему HR его не читает 20:44 | ИИ для аналитика: какие навыки ожидают работодатели 23:08 | Собеседования в IT: как ИИ изменит формат отбора 23:55 | Junior системный аналитик: новые требования и зоны ответственности 29:07 | Поиск работы в IT в 2026 году: где искать вакансии и какие сферы растут Ведущая: Екатерина Ананьева, Основатель сообщества Системных Аналитиков GetAnalyst. Гости: Юлия Кориш, Руководитель отдела заботы о студентах GetAnalyst.

    Сломанный найм в IT 2026: почему аналитика не зовут на собеседования

  2. Oct 9

    Contract First API для системного аналитика: OpenAPI, AsyncAPI и MCP

    Сначала согласовать контракт API, а потом писать код — в этом суть подхода Contract First. Звучит понятно, пока в команде не возникают вопросы: кто разрабатывает контракт — аналитик или разработчик? Что должно быть в OpenAPI-спецификации, а что остаётся в требованиях и документации? И зачем системному аналитику разбираться в Git? В этом выпуске разбираем Contract First с точки зрения работы системного аналитика. Ссылка на статью к эпизоду: ⁠https://getanalyst.ru/podcast/contract-first-mcp-api⁠ Telegram-канал сообщества: ⁠https://t.me/getanalysts⁠   VK сообщество: ⁠https://vk.com/getanalyst⁠ А ещё разбираемся в связи Contract First с ИИ-агентами и MCP (Model Context Protocol): почему контракты становятся особенно важны, когда с системой взаимодействует ИИ, как аналитики участвуют в проектировании MCP-серверов и что нужно подготовить команде, чтобы её API можно было использовать через MCP. Выпуск актуален для системных и бизнес-аналитиков, которые работают с требованиями к API и интеграциям и хотят разобраться, как меняются эти задачи с появлением ИИ-агентов. Тайм-коды к эпизоду: 00:00 | Заставка GetAnalyst 00:18 | Почему Contract First API актуален в эпоху ИИ-агентов 01:21 | Что такое Contract First и зачем системному аналитику Git 05:00 | Что такое OpenAPI (Swagger) и AsyncAPI 05:43 | Артефакты Contract First: что появляется в процессе разработки 10:47 | Что фиксировать в спецификации OpenAPI и нужно ли описывать алгоритмы 13:30 | Кто разрабатывает и согласует API-контракт: роли аналитика и разработчика 18:49 | Типичные ошибки аналитиков при работе с Contract First 22:40 | Что такое MCP (Model Context Protocol) и ИИ-агенты: связь с Contract First 27:44 | Требования к MCP-серверу: что описывает системный аналитик 31:28 | Как подготовить API для использования через MCP-сервер 32:46 | Итоги и рекомендации по работе с Contract First и переходу к MCP Ведущая: Екатерина Ананьева, Основатель сообщества Системных Аналитиков GetAnalyst Гости: Софья Калинина, Старший cистемный аналитик, РТК ИТ.

    Contract First API для системного аналитика: OpenAPI, AsyncAPI и MCP

  3. Sep 18

    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.

    Асинхронная интеграция через Webhook и брокер: разбор задачи для Middle+ системного аналитика

  4. Sep 4

    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.

    Вайбкодинг для системного аналитика: создание приложения с помощью ИИ

  5. Aug 13

    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

    Как создать AI Skill с нуля в ChatGPT и Claude: гайд для системного аналитика

  6. Jul 10

    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.

    Почему ваш RabbitMQ упадёт: реальный кейс для системного аналитика

  7. Jun 26

    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

    Метрики мониторинга для системного аналитика: RPS, CPU, брокеры, SLO, SLI, SLA и SRE

  8. Jun 11

    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.

    Как работает mTLS: практика в Postman, которая заменит 10 статей по теории
See All (54)

Ratings & Reviews

5
out of 5
2 Ratings

About

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

Information

  • Creator
    Ekaterina Ananeva
  • Years Active
    2024 - 2026
  • Episodes
    54
  • Rating
    Clean
  • Copyright
    © Ekaterina Ananeva
  • Show Website
    GetAnalyst

You Might Also Like