Особисті дані приховані

Пірієв Руслан
Business / System Analyst
Харків · Повністю дистанційна робота · [відкрити контакти](див. вище в блоці «контактна інформація») · [відкрити контакти](див. вище в блоці «контактна інформація»)

ПРОФЕСІЙНИЙ ПРОФІЛЬ
Бізнес- і системний аналітик із фокусом на Web Checkout та backend-логіку оформлення онлайн-
замовлень. Працюю з бізнес-процесами, вимогами, системною поведінкою та інтеграціями.

ДОСВІД РОБОТИ
Бізнес- та системний аналітик | Регіональна роздрібна компанія
1 рік 2 місяці · Web Checkout / backend

• Аналізував бізнес-запити та сценарії оформлення замовлень, уточнював бізнес-правила й вимоги до
змін.
• Готував функціональні вимоги, User Stories, Acceptance Criteria, основні й альтернативні сценарії; за
потреби моделював AS-IS / TO-BE.
• Опрацьовував перевірку кошика, актуальність цін і кількості товарів, вибір способу отримання
замовлення та обробку помилок.
• Опрацьовував взаємодію Checkout із Delivery Service та залежності від Order Management і Payments.
• Уточнював вимоги й нестандартні сценарії під час реалізації змін, долучався до перевірки результату.

ПРОФЕСІЙНІ НАВИЧКИ
Business Analysis: Discovery, Requirements Elicitation, FR/NFR, User Stories, Use Cases, Acceptance Criteria,
Business Rules, AS-IS / TO-BE, Scrum.
System Analysis: REST API, HTTP/JSON, SQL, ERD, інтеграції, системні сценарії, обробка помилок.
Архітектура: Розуміння мікросервісної архітектури, EDA, Kafka та асинхронних інтеграцій.
Моделювання: BPMN, UML, PlantUML (Diagrams as Code), Camunda Modeler, draw.io.
Дані та інструменти: Python, Pandas, Matplotlib, Tableau, PostgreSQL, DBeaver, Postman, Jira, Confluence.

ОСОБИСТИЙ ІНЖЕНЕРНИЙ ПРОЄКТ — NOVAMARKET TOOLKIT
Feature-центрична Python-платформа для бізнес- і системного аналізу: структурована модель знань
(Knowledge Layer), перевірка вимог і формування узгоджених аналітичних артефактів.
• Валідація вимог, трасування, аналіз покриття, залежностей і впливу змін.
• CLI для YAML-описів і створення Analysis Package із 7 артефактів: Feature Overview, User Story, Use Case,
BPMN, UML Use Case Diagram, ERD, PostgreSQL DDL.
• Інженерна документація та 1 684 успішно пройдені автоматизовані тести.
Технології проєкту: Python, PostgreSQL/SQL, YAML, PlantUML, pytest, Git.

ОСВІТА
НТУ «ХПІ» — маркетинг, 2 курси (незакінчена вища освіта).

МОВИ
Російська — рідна · Українська — вільно · Англійська — читання технічної документації.