- Страна
- Чехия
QA Automation Engineer / SDET
Оценка ИИОтличная вакансия для инженеров, желающих работать на острие технологий (AI/LLM). Предлагается современный стек, интересные задачи по безопасности и оценке нейросетей, а также возможность релокации или удаленной работы из Европы.
Улучшите резюме под эту вакансию
Возьмём требования и создадим новую версию резюме с акцентом на нужный опыт
Сложность вакансии
Оценка ИИВысокая сложность обусловлена необходимостью глубоких знаний в области AI/LLM, тестирования агентных систем и промпт-инъекций, что выходит за рамки стандартного QA Automation. Требуется сильная инженерная база и владение современным стеком (TypeScript, Playwright, Docker).
Анализ зарплаты
Оценка ИИРаботодатель не указал конкретные цифры, но для позиции SDET с фокусом на AI в Праге или на удаленке в Европе, зарплаты обычно выше среднего по рынку QA из-за высокой сложности задач. Предлагаемый пакет с 25 днями отпуска соответствует европейским стандартам.
Сопроводительное письмо
Составьте сопроводительное письмо под эту вакансию с вашим резюме
Откликнитесь уже сейчас
Если вы готовы строить надежные системы для AI-продуктов и не боитесь промпт-инъекций, присылайте свое резюме прямо сейчас!
Описание вакансии
#vacancy #qa #sdet #prague #remote #qaengineer
🚀 QA Automation Engineer / SDETМы ищем QA-инженера с сильной инженерной базой.
Ты возьмёшь автоматизацию платформы целиком: фреймворк, контракты, CI, нагрузку и evals. Главная задача — сделать качество измеримым там, где на один и тот же вход каждый раз приходит разный ответ. Основа работы — это тестирование API, событийных пайплайнов и LLM
Чем предстоит заниматься:
🔹 Автоматизация API, стриминга, событийных пайплайнов и UI (TypeScript + Playwright)
🔹 Тестирование LLM-провайдеров: фолбэки, лимиты, деградация, стоимость токенов
🔹 Тестирование агентных сценариев: agent loop, tool calls, MCP
🔹 Сбор evals для AI-фич — чтобы «стало хуже» было видно числом
🔹 Намеренный «слом»: промпт-инъекции, утечки промпта, обход фильтров
🔹 Разбор инцидентов и превращение их в регрессионные тесты
🔹 Ревью контрактов и API до реализации (contract-first)
Что важно:
▪️ 3+ года в автоматизации, живущей в проде
▪️ Сильный TypeScript, Python на уровне чтения/правки
▪️ Playwright (API + браузер), опыт с REST/SSE
▪️ Опыт с LLM API, agent loop, evals
▪️ SQL/PostgreSQL, Redis, CI/CD
▪️ Docker обязательно, Kubernetes — плюс
▪️ Понимание событийных систем (Kafka/RabbitMQ)
▪️ SWE-агенты в ежедневной работе (Claude Code, Cursor и т.п.)
▪️ Ownership: сам находишь риски и доводишь баг до фикса
Что предлагаем:
✨ Динамичная AI Tech среда
✨ Конкурентная зарплата
✨ 25 дней отпуска + доп. выходные и больничный
✨ Ежегодные корпоративные выезды
✨ Удалённо или гибрид с офисом в Праге
✨ Прозрачный карьерный рост
😎если это о тебе, присылай CV в лс
Создайте идеальное резюме с помощью ИИ-агента
Навыки
- TypeScript
- Playwright
- Python
- REST
- SQL
- PostgreSQL
- Redis
- CI/CD
- Docker
- Kubernetes
- Kafka
- RabbitMQ
- LLM
Возможные вопросы на собеседовании
Вакансия подразумевает работу с LLM. Важно понимать, как кандидат оценивает качество ответов, которые могут меняться.
Как бы вы организовали процесс сбора и анализа evals для AI-фич, чтобы сделать качество ответов измеримым?
В описании указано тестирование агентных сценариев. Нужно проверить понимание логики работы агентов.
С какими основными сложностями вы сталкивались (или ожидаете столкнуться) при тестировании agent loop и tool calls?
Безопасность LLM — критический аспект. Проверка навыков «намеренного слома».
Расскажите о вашем подходе к тестированию на промпт-инъекции и утечки промпта. Какие инструменты или методики вы бы использовали?
Работа с событиями (SSE, Kafka) требует специфических подходов к автоматизации.
Как вы подходите к автоматизации тестирования событийных пайплайнов и стриминга (SSE) с использованием Playwright или других инструментов?
Позиция требует высокого уровня ответственности (Ownership).
