Senior QA Automation Engineer
Оценка ИИОтличное предложение для Senior-специалиста: работа в крупном международном проекте с современным стеком и фокусом на AI. Привлекает отсутствие рутины (no manual QA) и возможность удаленной работы из разных стран.
Сформировано ИИ автоматически. Не является проверкой вакансии или работодателя.
Сложность вакансии
Оценка ИИВысокая сложность обусловлена строгими требованиями к опыту тестирования AI/ML сервисов и полным отсутствием ручного тестирования в процессах. Требуется уверенное владение стеком Python/Pytest и инфраструктурными инструментами (K8s, Kafka).
Сформировано ИИ автоматически. Не является проверкой вакансии или работодателя.
Анализ зарплаты
Оценка ИИЗарплата в вакансии не указана, но для позиции Senior QA Automation в Европе и СНГ (вне РФ) рыночные вилки для опытных Python-инженеров в AI-проектах обычно выше среднего. Указанный диапазон отражает текущие реалии для специалистов такого уровня в международных компаниях.
Сформировано ИИ автоматически. Не является проверкой вакансии или работодателя.
Сопроводительное письмо
Составьте сопроводительное письмо под эту вакансию с вашим резюме
Описание вакансии
Senior QA Automation Engineer instinctools
Местоположение: Европа, Казахстан, Грузия, Армения
Формат работы: Удаленно
Опубликована: 27.10.2026
Требования:
• 5+ лет в инженерии, из них 3+ в автоматизации (в основном backend)
• Опыт в Python, Pytest, REST и gRPC, SQL, Docker, Kubernetes, Kafka/Kibana (обязательно)
• Опыт тестирования AI/ML/DS-сервисов (обязательно)
• Английский от B1+
Важно:
*📌* Локации: Европа, Казахстан, Грузия, Армения (не РБ/РФ)
О компании:
Клиент: глобальная платформа мобильности и городских сервисов. 400+ млн скачиваний, 1000+ городов в 48 странах. Полностью автоматизированный QA без ручных тестировщиков, работа бок о бок с data scientists.
Контакт: Откликнуться
Откликнуться в LinkedIn
Умный подбор, сопроводительные письма, советы по отказам — больше приглашений.
Навыки
- Python
- PyTest
- REST
- gRPC
- SQL
- Docker
- Kubernetes
- Kafka
- Kibana
- Machine Learning
- Artificial Intelligence
Возможные вопросы на собеседовании
Вакансия предполагает работу с AI/ML сервисами, что требует понимания специфики тестирования моделей.
Расскажите о вашем опыте тестирования AI/ML моделей: какие метрики вы проверяли и как автоматизировали эти проверки?
В стеке указан gRPC, который имеет свои особенности по сравнению с REST.
В чем заключаются основные сложности тестирования gRPC сервисов на Python и какие библиотеки вы используете для этого?
Проект использует Kafka, что подразумевает асинхронное взаимодействие.
Как вы организуете автоматизированное тестирование интеграций, использующих Kafka для передачи сообщений?
В компании нет ручных тестировщиков, вся ответственность на автоматизации.
Как вы обеспечиваете полноту тестового покрытия и качество релизов в условиях 100% автоматизации без этапа ручной проверки?
Упоминается работа с Kubernetes и Docker.
Опишите ваш опыт отладки автотестов, запущенных внутри кластера Kubernetes: как вы работаете с логами и окружением?
Сформировано ИИ автоматически. Не является проверкой вакансии или работодателя.
