- Страна
- Россия
Откликайтесь
на вакансии с ИИ
AQA (Data) / MLOps
Оценка ИИИнтересный стек технологий (MLOps, Spark, Iceberg) и возможность удаленной работы делают вакансию привлекательной для опытных инженеров. Однако отсутствие указанной вилки зарплаты и работа через ИП могут быть нюансами для некоторых кандидатов.
Сложность вакансии
Оценка ИИПозиция требует глубоких знаний не только в классическом QA, но и в специфических Data-инструментах (Spark, Iceberg, S3), а также навыков работы с инфраструктурой (k8s). Высокий порог входа обусловлен необходимостью автоматизации сложных процессов в MLOps среде.
Анализ зарплаты
Оценка ИИВ объявлении не указана заработная плата, однако для специалиста уровня Senior AQA с навыками в Big Data и MLOps рыночные предложения в РФ обычно начинаются от 250 000 рублей. Верхняя граница может достигать 400 000 рублей и выше в зависимости от глубины экспертизы в Spark и k8s.
Сопроводительное письмо
Составьте идеальное письмо к вакансии с ИИ-агентом
Откликнитесь уже сейчас
Отправьте свое резюме Татьяне прямо сейчас, чтобы стать частью амбициозного MLOps проекта!
Описание вакансии
AQA (Data)
Требования:
Проект: MLOps. Опыт работы в качестве QA инженера 4+ лет. Опыт в методологии обеспечения качества. Организация систематических процессов, направленных на предотвращение дефектов и соблюдение стандартов разработки. Опыт тестирования API и баз данных. Знакомство с регрессионным тестированием. Уровень регресса - нужен автоматизация процесса проверок на стендах. Отчеты allure. Внимание к деталям. Аналитический склад ума и способность решать задачи связанные с поиском аномалий. Ключевые навыки и технологии: SQL, Python, k8s, Yaml, Spark, QA frameworks, Apache Iceberg, Allure, S3.
Локация:*📍*Удалённо из РФ. Оформление: по ИП.
Контакт для отклика: Откликнуться или Откликнуться +CV
*👉* Откликнуться
Создайте идеальное резюме с помощью ИИ-агента
Навыки
- Python
- SQL
- Kubernetes
- MLOps
- Apache Spark
- Apache Iceberg
- Amazon S3
- YAML
- Allure
- QA Frameworks
Возможные вопросы на собеседовании
Проект связан с MLOps и большими данными, поэтому важно понимать опыт кандидата с распределенными системами.
Расскажите о вашем опыте тестирования данных с использованием Apache Spark и Iceberg. С какими основными проблемами вы сталкивались?
Вакансия требует автоматизации регрессионного тестирования на стендах.
Как бы вы организовали процесс автоматизированного регрессионного тестирования в Kubernetes-окружении с нуля?
Работа с данными требует продвинутого владения SQL.
Приведите пример сложного SQL-запроса, который вы использовали для валидации данных или поиска аномалий в больших таблицах.
Упоминается необходимость предотвращения дефектов.
Какие метрики качества и процессы вы бы внедрили на ранних этапах разработки (Shift Left), чтобы минимизировать количество багов в MLOps пайплайнах?
Проверка навыков работы с облачными хранилищами.
Как вы организуете тестирование интеграции с S3 хранилищами? Какие проверки вы считаете критическими при работе с объектами в бакетах?
Похожие вакансии
QA Engineer
Middle/Lead Тестировщик 1С:ERP
QA Fullstack
Senior QA Manual
QA Engineer
QA Load Engineer (Java)
1000+ офферов получено
Устали искать работу? Мы найдём её за вас
Quick Offer улучшит ваше резюме, подберёт лучшие вакансии и откликнется за вас. Результат — в 3 раза больше приглашений на собеседования и никакой рутины!