- Страна
- Россия
Откликайтесь
на вакансии с ИИ
Senior AQA Engineer (AI)
Оценка ИИИнтересный стек технологий (AI, gRPC, Python), работа в крупной технологической компании и возможность влиять на продукт с ранних этапов. Гибридный формат и наличие офисов в нескольких городах делают вакансию привлекательной для опытных инженеров.
Сложность вакансии
Оценка ИИРоль требует глубоких знаний Python и паттернов проектирования, а также опыта работы с AI-продуктами и сложными протоколами вроде gRPC. Высокая планка Senior-уровня подразумевает ответственность за всю стратегию качества и инфраструктуру тестирования.
Анализ зарплаты
Оценка ИИЗарплата в объявлении не указана, но для позиции Senior AQA на Python в крупных российских тех-компаниях рынок предлагает конкурентные условия. Указанный диапазон 250-400к рублей соответствует текущим ожиданиям для специалистов такого уровня в Москве и Санкт-Петербурге.
Сопроводительное письмо
Составьте идеальное письмо к вакансии с ИИ-агентом
Откликнитесь уже сейчас
Присоединяйтесь к созданию инновационных AI-решений и выведите качество продуктов на новый уровень — откликайтесь прямо сейчас!
Описание вакансии
#вакансия #fulltime #vacancy
Senior AQA Engineer (AI) в российскую технологическую компанию.
З/п: обсуждается индивидуально, соцпакет.
Формат работы: Гибрид, Офис(Москва, Санкт-Петербург, Нижний Новгород и Минск);
Мы ищем инженера по автоматизации тестирования в команду, разрабатывающую инновационные AI-решения компании.
Нам требуется специалист с опытом промышленной автоматизации на Python, который сможет отвечать за качество продукта на всех этапах — от старта до продакшна.
Стек: Python, Pytest, Jenkins, RESTful API/gRPC, Selenium/Playwright.
🔷Задачи:
Участие в разработке новых инновационных решений компании в области Искусственного Интеллекта, от момента старта до выхода в продакшн.
Отвечать за качество продуктов, применяя необходимые для соответствующих этапов навыки;
Автоматизация тестирования с первых этапов проекта, сопровождать и поддерживать автоматические циклы тестирования и тестовые скрипты;
Составление стратегий и планов тестирования на основе требований к продукту, готовить тестовые отчеты;
Поддержка разработчиков при отладке продукта, оформление дефектов в баг-трекинг системе (Jira), проводить валидацию исправленных дефектов;
Взаимодействие с инфраструктурной командой, участвовать в планировании инфраструктуры и ресурсов.
🔷Обязательные требования:
Опыт именно промышленной автоматизации тестов с помощью Python/Pytest от 3-х лет;
Уверенное знание Python на уровне выше среднего;
Опыт интеграции автоматических тестов в CI (Jenkins или любой другой CI-сервер);
Опыт автоматического тестирования API (RESTful API, gRPC) на Python;
Опыт ручного и автоматического тестирования web-приложений (Selenium, Playwright);
Знание теории тестирования и умение применять её на практике;
Понимание принципов построения устойчивых автоматических тестов;
Знание паттернов автоматизации (PageObject, PageFragment, PageElement, ValueObject) и умение применять их на практике;
Знание основных паттернов проектирования (Singleton, Factory, Decorator, и т.д.) и умение применять их на практике;
Опыт работы с любой тест-менеджмент системой и поддержание тестовой базы автоматических и ручных тестов в актуальном состоянии.
Отклики ждём Откликнуться
Создайте идеальное резюме с помощью ИИ-агента
Навыки
- Python
- Jenkins
- Jira
- gRPC
- PyTest
- Playwright
- Selenium
- RESTful API
- PageObject
Возможные вопросы на собеседовании
Проверка глубины владения основным инструментом и умения оптимизировать тесты.
Расскажите о вашем опыте использования фикстур в Pytest: как вы организуете область видимости (scope) и используете ли параметризацию для сложных AI-сценариев?
Важно для понимания навыков тестирования современных микросервисных архитектур, заявленных в стеке.
В чем заключаются основные сложности тестирования gRPC по сравнению с REST API, и какие библиотеки Python вы для этого использовали?
Проверка архитектурного мышления и умения писать поддерживаемый код автотестов.
Какие паттерны проектирования, помимо PageObject, вы считаете наиболее полезными при построении фреймворка автоматизации с нуля? Приведите пример реализации.
AI-продукты часто не детерминированы. Вопрос проверяет способность кандидата работать со спецификой ИИ.
Как вы подходите к тестированию точности и воспроизводимости результатов в AI-системах, где ответ не всегда строго фиксирован?
Оценка навыков DevOps и понимания жизненного цикла разработки.
