- Страна
- Россия
Senior SDET (Python)
Оценка ИИPositive Technologies — топовый работодатель в сфере ИБ с сильной инженерной культурой. Вакансия предлагает работу с современным стеком (AI, k6, Kubernetes) и возможность влиять на архитектуру инструментов тестирования, что делает её очень привлекательной для Senior-специалистов.
Сформировано ИИ автоматически. Не является проверкой вакансии или работодателя.
Улучшите резюме под эту вакансию
Возьмём требования и создадим новую версию резюме с акцентом на нужный опыт
Сложность вакансии
Оценка ИИРоль требует глубоких знаний не только в тестировании, но и в разработке на Python, а также в DevOps-практиках (GitLab CI, Docker, Kubernetes). Дополнительную сложность и интерес представляет требование по использованию AI-агентов и опыт работы с высоконагруженными системами.
Сформировано ИИ автоматически. Не является проверкой вакансии или работодателя.
Анализ зарплаты
Оценка ИИЗарплата в объявлении не указана, однако для позиции Senior SDET в Москве рыночный диапазон составляет от 300 000 до 450 000 рублей. Positive Technologies обычно предлагает конкурентоспособные условия, соответствующие верхним границам рынка для опытных инженеров.
Сформировано ИИ автоматически. Не является проверкой вакансии или работодателя.
Сопроводительное письмо
Составьте сопроводительное письмо под эту вакансию с вашим резюме
Описание вакансии
#senior #удаленка #гибрид #офис
Positive Technologies
Senior SDET (Python)
Опыт работы: 3–6 лет
Полная занятость
График: 5/2
Формат работы: удалённо или гибрид или офис
*☑️* Чем предстоит заниматься
-Проектирование, разработка и поддержка фреймворка и библиотек для автоматизации тестирования
-Разработка инструментов автоматизации установки и настройки продукта под разные среды выполнения
-Разработка и автоматизация сценариев тестирования продукта
-Интеграция инструментов тестирования в процесс CI/CD (GitLab CI)
-Разработка и проведение нагрузочного тестирования продукта
*☑️* Наши пожелания к кандидатам
-Обязательное владение стеком: Python (разработка скриптов и утилит), Pytest (написание тестовых сценариев и фикстур), Docker (сборка образов и оркестрация окружений через docker-compose)
-Глубокое знание GitLab CI: опыт написания пайплайнов для автоматизации прогонов тестов, настройки артефактов, параллелизации задач и управления динамическими средами
-Работа с Git: уверенное владение ветвлением, стратегиями ревью и командной работой в репозиториях
-Опыт применения AI-агентов в повседневной работе для ускорения написания кода, генерации тестовых сценариев и анализа логов
-Будет плюсом:
-Опыт с Kubernetes: развертывание тестовых стендов с помощью Helm и работа с кластерами (k3s/minikube)
-Опыт написания сценариев на k6 (Go/JS), настройка дашбордов и алертов в Observability Stack (Grafana, Prometheus, Loki, Alloy)
-Опыт с SIEM или колончатыми СУБД (как ClickHouse)
Контакты: Откликнуться / Telegram Откликнуться
Больше похожих вакансий + автоотклики с ИИ
Умный подбор, сопроводительные письма, советы по отказам — больше приглашений.
Навыки
- Python
- PyTest
- Docker
- Docker Compose
- GitLab CI
- Git
- Kubernetes
- Helm
- k6
- Grafana
- Prometheus
- Loki
- ClickHouse
- CI/CD
Возможные вопросы на собеседовании
Проверка навыков проектирования архитектуры тестовых решений.
Расскажите о самом сложном фреймворке автоматизации, который вы проектировали: с какими проблемами масштабируемости вы столкнулись?
Оценка опыта работы с CI/CD и оптимизации процессов.
Как бы вы организовали параллельный запуск тестов в GitLab CI для продукта с динамическими средами, чтобы минимизировать время пайплайна?
Проверка владения современными инструментами повышения продуктивности.
Каким образом вы интегрируете AI-агентов в свой рабочий процесс для генерации тестовых сценариев и анализа логов? Приведите примеры.
Оценка навыков нагрузочного тестирования.
В чем преимущества использования k6 перед другими инструментами (например, JMeter) для тестирования производительности в облачных средах?
Проверка понимания специфики работы с данными.
Был ли у вас опыт тестирования систем, использующих ClickHouse? Какие особенности этой СУБД нужно учитывать при написании автотестов?
Сформировано ИИ автоматически. Не является проверкой вакансии или работодателя.
