- Страна
- Россия
- Зарплата
- до 240 000 ₽
Откликайтесь
на вакансии с ИИ
Нагрузочник / Performance Engineer (Python + Locust)
Оценка ИИИнтересный стек технологий и высокая интенсивность работы, однако проект ограничен по времени (до июня), что может быть минусом для тех, кто ищет стабильность. Уровень оплаты соответствует рынку для Middle/Senior специалистов.
Сложность вакансии
Оценка ИИРоль требует глубоких знаний Python и Locust, а также умения работать с инфраструктурой (K8s, Docker). Сложность обусловлена сжатыми сроками проекта и необходимостью глубокого анализа метрик производительности.
Анализ зарплаты
Оценка ИИПредложенная ставка до 240 000 руб. на руки является конкурентоспособной для роли Performance Engineer на российском рынке, особенно для проектной работы. Она находится в пределах медианы для специалистов уровня Middle+/Senior.
Сопроводительное письмо
Составьте идеальное письмо к вакансии с ИИ-агентом
Откликнитесь уже сейчас
Присоединяйтесь к интенсивному проекту по нагрузочному тестированию и реализуйте свой потенциал в работе с Locust и K8s!
Описание вакансии
#vacancy #PerformanceEngineer #QA #LoadTesting #Python #Locust #Microservices #Docker #K8s #Remote #вакансия
Нагрузочник / Performance Engineer (Python + Locust) 🚀📊
Локация: Удаленно.
Ставка: до 240 000 руб. на руки.
Срок: до середины июня (интенсивный проект, старт ASAP).
Стек: Python, Locust, Docker, Kubernetes, CI/CD.
Чем предстоит заниматься:
— Проектировать и писать сценарии нагрузки на Python + Locust для микросервисной платформы.
— Масштабировать тесты на изолированных стендах и управлять тестовыми данными.
— Работать с моками и изолировать внешние зависимости (contract testing).
— Интегрировать тесты в CI/CD пайплайны: от автозапуска до сбора детальных отчетов.
— Анализировать метрики и искать bottleneck'и (CPU, память, сеть, очереди, БД).
— Формулировать четкие рекомендации для команды разработки по оптимизации.
Требования (Must have):
— Опыт в нагрузочном тестировании (Performance Engineering).
— Уверенный Python (основной язык для Locust).
— Понимание принципов работы микросервисной архитектуры.
— Опыт работы с контейнеризацией (Docker) и оркестрацией (Kubernetes).
— Навыки анализа производительности системных ресурсов и сетевого взаимодействия.
📲 Контакт для связи: Откликнуться
ID: EPL_DNA
Создайте идеальное резюме с помощью ИИ-агента
Навыки
- Python
- Locust
- Docker
- Kubernetes
- CI/CD
- Microservices
- Performance Testing
- Contract Testing
Возможные вопросы на собеседовании
Проверка практического опыта работы с основным инструментом проекта.
Расскажите о вашем опыте масштабирования тестов в Locust при работе с Kubernetes. С какими ограничениями вы сталкивались?
Важно понимать, как кандидат изолирует систему от внешних факторов.
Как вы подходите к созданию моков для внешних зависимостей при проведении нагрузочного тестирования микросервисов?
Оценка аналитических способностей инженера.
Опишите ваш алгоритм поиска причин деградации производительности, если вы видите рост времени отклика при стабильном CPU.
Проверка навыков автоматизации.
Каким образом вы организуете автоматический сбор и визуализацию отчетов о нагрузочном тестировании в CI/CD пайплайне?
Проверка понимания специфики Python в нагрузке.
В каких случаях Locust может стать «бутылочным горлышком» сам по себе и как вы решаете проблему распределенной нагрузки?
Похожие вакансии
Senior AQA Python
Инженер по тестированию (Middle)
QA Fullstack (Java | Web & Mobile)
Инженер-тестировщик данных Middle+
AQA Java (проект Сбера)
Тестировщик ПО Manual QA
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!