- Страна
- Бразилия
Tester engineer
PALO IT — престижная международная компания с сертификацией B Corp и фокусом на инновации (AI-first SDLC). Вакансия предлагает работу с современным стеком и возможности для международного развития, хотя уровень зарплаты не указан.
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
Роль требует глубоких знаний в автоматизации, нагрузочном тестировании (K6/JMeter) и контрактном тестировании (Pact), а также понимания микросервисной архитектуры. Высокая планка задается использованием AI-инструментов в процессе разработки.
Сформировано ИИ автоматически. Не является проверкой вакансии или работодателя.
Анализ зарплаты
В Сан-Паулу для инженера по тестированию с опытом от 3 лет и навыками автоматизации/нагрузочного тестирования рыночная вилка составляет примерно 10,000 - 16,000 BRL в месяц. Данная позиция в международной консалтинговой компании может предлагать зарплату по верхней границе рынка или выше.
Сформировано ИИ автоматически. Не является проверкой вакансии или работодателя.
Описание вакансии
Who We Are
Build. Scale. Sustain.
PALO IT is a global technology consultancy that crafts tech as a force for good. We design, develop and scale digital and sustainable products and services to unlock value across the triple bottom line: people, planet, profit. We do the right thing, and we do it right. We're proud to be a World Economic Forum New Champion, and a B Corp-certified company.
- We are small enough to care locally, big enough to deliver globally (5 continents, 18 offices, +650 experts from +50 nationalities)
- We are robust and resilient (100% independent and 0 debt)
- We are entrepreneurs and passionate experts: We invest in what we believe genuinely and work as a collective intelligence
- We are positive, courageous, caring, doers and committed to excellence
About Gen-e2
While the market is still largely AI-augmenting delivery, we have reinvented the SDLC to be AI First. Our approach is a game-changer in productivity and quality, with a strong collaboration between AI generative and our best talents:
- We now generate 95% of the entire product — code, documentation, infrastructure as code, and even design — with GitHub Copilot
- The quality consistently exceeds the output of our best traditional engineering teams
- A product repository houses all product artefacts, giving AI full project context
- A library of rules and prompts ensures enterprise-grade quality and scalability
With Gen-e2, we deliver products 2–3× faster while raising the bar for engineering excellence.
Your Role
As a Test Engineer, you will play a critical role in ensuring product quality across complex migration and delivery phases, combining automation, performance testing, and AI-driven QA practices.
- Design and implement a comprehensive test strategy covering all migration phases and environments
- Execute functional testing including E2E scenarios, API contract testing (Pact), integration testing, and regression suites
- Conduct performance testing using K6/JMeter, validating scalability (18+ concurrent users, 95%+ success rate, <80s execution time)
- Build and maintain test automation pipelines integrated into CI/CD (unit → integration → E2E → performance)
- Develop smoke testing strategies for cutover readiness and production validation
- Manage test data lifecycle, including provisioning scripts and anonymization of production data
- Define and enforce quality gates within CI/CD pipelines
- Produce and maintain test deliverables: test strategies, automated suites, performance reports, and data scripts
- Collaborate with cross-functional teams (developers, DevOps, product) to ensure quality-first delivery
- Leverage observability tools (Dynatrace, ELK, Grafana) to monitor system behavior and validate performance
Who You Are
- 3+ years of experience in QA engineering / test automation
- Strong expertise in API testing and contract testing (Pact, RestAssured, Postman/Newman)
- Experience with test automation frameworks (Selenium, TestContainers)
- Hands-on experience with performance testing tools (K6, JMeter)
- Solid understanding of CI/CD pipelines (Jenkins, GitLab CI)
- Experience working with test management tools (Jira, Xray)
- Knowledge of monitoring & observability tools (Dynatrace, ELK, Grafana)
- Proficiency in SQL and test data generation tools (Faker, Mockaroo)
- Familiarity with microservices architecture and distributed systems
- Strong analytical mindset with attention to detail
- Ability to work in Agile environments and collaborate cross-functionally
- English proficiency (B2+ or higher)
More About PALO IT
We’re eager to adapt to change, learn from our experiences and move to meet our planet’s urgent needs:
- Become a climate net-zero company
- Deliver projects with a positive impact
- Train 100% of our workforce on impact
- Achieve B Corp certification globally
- Continuously improve employee happiness
What We Offer
- Stimulating working environments
- Unique career path
- International mobility
- Internal R&D projects
- Knowledge sharing
- Personalized training
- Entrepreneurship & intrapreneurship
Больше похожих вакансий + автоотклики с ИИ
Умный подбор, сопроводительные письма, советы по отказам — больше приглашений.

Навыки
- Selenium
- TestContainers
- k6
- JMeter
- Pact
- RestAssured
- Postman
- Newman
- Jenkins
- GitLab CI
- Jira
- Xray
- Dynatrace
- ELK
- Grafana
- SQL
- Faker
- Mockaroo
- Microservices
- Agile
Возможные вопросы на собеседовании
Вакансия делает упор на API contract testing с использованием Pact. Важно понять опыт кандидата в этой области.
Расскажите о вашем опыте внедрения контрактного тестирования (Pact). Какие основные проблемы вы решали с его помощью в микросервисной архитектуре?
В описании указаны конкретные метрики производительности (18+ пользователей, <80с выполнение).
Как бы вы спроектировали сценарий нагрузочного тестирования в K6 для проверки масштабируемости системы при заданных в вакансии параметрах?
Компания использует подход Gen-e2 (AI-first).
Как вы относитесь к использованию AI (например, GitHub Copilot) в написании автотестов и как, по вашему мнению, это влияет на качество кода тестов?
Упоминается управление жизненным циклом тестовых данных и анонимизация.
Какие стратегии и инструменты (кроме Faker) вы использовали для генерации и управления тестовыми данными в сложных интеграционных средах?
Требуется опыт работы с инструментами мониторинга.
Как вы используете Dynatrace или Grafana в процессе тестирования для выявления узких мест в производительности?
Сформировано ИИ автоматически. Не является проверкой вакансии или работодателя.

