- Страна
- Россия
Откликайтесь
на вакансии с ИИ
QA FullStack (DWH/ETL)
Оценка ИИИнтересная вакансия для специалистов на стыке QA и Data Engineering с возможностью работы с современным стеком (GenAI, Cloud). Удаленный формат и долгосрочный проект добавляют привлекательности.
Сложность вакансии
Оценка ИИСредний уровень сложности обусловлен необходимостью глубокого знания SQL (оконные функции, CTE) и специфики DWH/ETL процессов, что выходит за рамки стандартного тестирования веб-интерфейсов.
Анализ зарплаты
Оценка ИИВ объявлении не указана заработная плата, однако для позиции Junior+/Middle QA в области DWH на российском рынке вилка обычно составляет от 120 000 до 220 000 рублей в зависимости от глубины знаний SQL и навыков автоматизации.
Сопроводительное письмо
Составьте идеальное письмо к вакансии с ИИ-агентом
Откликнитесь уже сейчас
Если вы эксперт в SQL и DWH, готовый автоматизировать проверку данных, откликнитесь на вакансию прямо сейчас!
Описание вакансии
#9480
#аутстаф Ищем 1 Junior+/Middle QA FullStack (ID 76075)
Требования:
- Опыт работы аналитиком/тестировщиком/разработчиком на проектах по разработке/поддержке DWH/ETL от полугода
- Понимание архитектуры DWH: знание принципов построения хранилищ данных, разница между OLTP и OLAP системами
- Продвинутый уровень SQL: уверенное владение оконными функциями, JOIN, подзапросами, CTE. Умение писать сложные скрипты для сверки данных на лету (без IDE)
- ETL/ELT-процессы: понимание логики инкрементальной и полной загрузки
- Методологии тестирования: опыт написания тест-кейсов, чек-листов и баг-репортов
- Опыт применения GenAI/LLM
- Опыт работы с облачными платформами
- Опыт работы с CI/CD (Git, GitLab CI/Jenkins, настройка пайплайнов для автотестов)
- Витрины/BI (понимание, как данные отображаются на дашбордах)
Задачи:
- Решение инцидентов (полученных в результате работы DQ проверок, обнаруженных потребителями данных или DO)
- Функциональное тестирование ETL: проверка корректности трансформаций (маппинг полей, расчет агрегатов, фильтрация) согласно бизнес-требованиям
- Тестирование целостности данных: проверка уникальности ключей, внешних связей, отсутствия NULL-ов в критичных полях
- Сверка данных (Reconciliation): сравнение данных в источнике и в целевой витрине. Поиск расхождений ("потерянных" записей)
- Поддержка релизов: проверка миграций схемы БД (скрипты DDL/DML) перед выкаткой в прод
- Автоматизация: разработка и поддержка фреймворка для автоматической проверки регресса при изменении логики ETL
Локация: Россия
Формат: Удаленно
Срок привлечения: на длительный срок
Писать Откликнуться
Канал Аутстаф запросов @outstaff_requests_phpdev
Создайте идеальное резюме с помощью ИИ-агента
Навыки
- SQL
- DWH
- ETL
- ELT
- OLAP
- OLTP
- CI/CD
- Git
- GitLab CI
- Jenkins
- Generative AI
- LLM
- BI
- Data Quality
Возможные вопросы на собеседовании
Проверка навыков написания сложных SQL-запросов без использования вспомогательных инструментов.
Напишите SQL-запрос с использованием оконной функции для поиска дубликатов в таблице фактов по определенному бизнес-ключу.
Важно понимать, как кандидат проверяет корректность переноса данных.
Как бы вы организовали процесс сверки (reconciliation) между OLTP-источником и OLAP-хранилищем при инкрементальной загрузке?
Оценка понимания архитектуры данных.
В чем разница между подходами ETL и ELT с точки зрения стратегии тестирования?
Проверка навыков автоматизации в контексте данных.
Какие проверки вы бы включили в автоматизированный регрессионный тест при изменении логики трансформации в ETL-пайплайне?
Оценка опыта работы с современными инструментами.
Как вы применяли GenAI или LLM в своей практике тестирования или разработки?
Похожие вакансии
Тестировщик АТ Java
Middle/Senior QA Automation
AI Test Architect
Стажер - тестировщик 1С
AQA, Middle+
AQA engineer (Mobile)
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!