Senior QA Automation Engineer (Data Science)
Оценка ИИИнтересная позиция в известной сервисной компании с возможностью работы над DS-проектами. Четкие требования по локации и высокий уровень ответственности делают вакансию привлекательной для опытных специалистов.
Сформировано ИИ автоматически. Не является проверкой вакансии или работодателя.
Сложность вакансии
Оценка ИИРоль требует высокого уровня экспертизы (Senior) и специфических знаний в области Data Science, что усложняет поиск подходящего кандидата. Также необходим опыт работы с современными инструментами автоматизации и готовность к релокации или работе из определенных локаций.
Сформировано ИИ автоматически. Не является проверкой вакансии или работодателя.
Анализ зарплаты
Оценка ИИЗарплата для Senior QA Automation в Европе и СНГ (вне РФ) сильно варьируется в зависимости от конкретной страны, но в среднем составляет от 4000 до 6000 USD. Позиции с уклоном в Data Science обычно оплачиваются по верхней границе рынка из-за дефицита специалистов.
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 (Data Science)
в \*instinctools — компания по разработке программного обеспечения, которая предоставляет заказные программные решения для бизнеса любого размера.
Удалённая работа. Локация: Европа, Казахстан, Грузия, Армения (не РБ/РФ).
Ищет Виктория Дербеева, её Откликнуться.
Умный подбор, сопроводительные письма, советы по отказам — больше приглашений.
Навыки
- QA Automation
- Data Science
- Python
- Testing
- Test Automation Frameworks
Возможные вопросы на собеседовании
Важно понять, как кандидат подходит к тестированию не детерминированных систем.
В чем заключаются основные особенности и сложности автоматизации тестирования систем на базе Data Science по сравнению с классическим ПО?
Проверка технического стека и умения выбирать правильные инструменты.
Какие инструменты и библиотеки вы считаете наиболее эффективными для тестирования моделей машинного обучения и обработки данных?
Оценка уровня Senior и способности выстраивать процессы с нуля.
Опишите ваш опыт построения фреймворка автоматизации тестирования: с какими основными проблемами вы сталкивались и как их решали?
Проверка навыков работы с данными, что критично для DS-проектов.
Как вы организуете процесс подготовки и очистки тестовых данных для автоматизированных тестов в проектах с большими данными?
Оценка навыков командного взаимодействия в распределенной среде.
Как вы взаимодействуете с Data Scientist-ами и разработчиками для обеспечения качества на ранних этапах жизненного цикла модели?
Сформировано ИИ автоматически. Не является проверкой вакансии или работодателя.
