Тестировщик-автоматизатор (python)
Интересная вакансия для Middle-специалиста благодаря акценту на AI-технологии и работу с распределенными системами. Предлагается гибкий формат работы и работа с современным стеком (Python, gRPC, Kubernetes).
Сформировано ИИ автоматически. Не является проверкой вакансии или работодателя.
Сложность вакансии
Вакансия требует не только классических навыков автоматизации на Python, но и глубокого понимания работы с AI-инструментами (LLM, AI-агенты), а также умения тестировать сложные распределенные системы на отказоустойчивость.
Сформировано ИИ автоматически. Не является проверкой вакансии или работодателя.
Анализ зарплаты
Зарплата в объявлении не указана, но для Middle QA Automation (Python) с навыками работы в распределенных системах и AI-инструментами рыночный диапазон в РФ составляет от 180 000 до 280 000 рублей. Наличие опыта с Kubernetes и gRPC может поднять планку к верхней границе.
Сформировано ИИ автоматически. Не является проверкой вакансии или работодателя.
Описание вакансии
Датаджайл
Тестировщик-автоматизатор (python)
Опыт работы: 1–3 года
Полная занятость
График: 5/2
Формат работы: удалённо или гибрид
*☑️* Наши пожелания к кандидатам
-использование AI coding tools для написания и рефакторинга тестов
-генерация тест-кейсов по требованиям/API/schema
-анализ логов и результатов прогонов через LLM
-автоматическая кластеризация падений
-поиск похожих дефектов
-генерация regression tests по найденным багам
-умение строить AI-agent/assistant поверх тестовой инфраструктуры
-contract testing между компонентами
-тестирование совместимости версий
-upgrade/migration testing
-нагрузочные сценарии
-тестовые стенды, fixtures, mock/stub сервисов
-автоматическое разворачивание тестовой инфраструктуры
-Уверенный Python или другой основной язык автоматизации проекта
-Опыт построения API / integration / end-to-end автотестов для сложных распределённых систем
-Понимание клиент-серверной архитектуры, REST/gRPC, очередей, БД, фоновых задач, асинхронных процессов
-Опыт тестирования систем, где есть несколько компонентов: Web UI → Platform/Core → Resident/Agents → Target infrastructure
-Умение тестировать не только happy path, но и:
-недоступность компонентов
-таймауты
-повторные запросы
-потерю связи
-частичные отказы
-неконсистентные состояния
-обновление/rollback
-Опыт автоматизации регрессии core-функционала
-CI/CD: Azure DevOps / GitLab CI / аналог, запуск тестов в pipeline, отчётность, quality gates
-Docker, Linux, желательно Kubernetes/виртуализация
-SQL и умение проверять состояние системы не только через UI
-Хорошее понимание логирования, трассировки и диагностики
Контакты: Откликнуться
Python Job в Telegram | в VK | в Max
Умный подбор, сопроводительные письма, советы по отказам — больше приглашений.

Навыки
- Python
- Linux
- LLM
- SQL
- Kubernetes
- CI/CD
- REST
- Docker
- Azure DevOps
- gRPC
- GitLab CI
- Load Testing
- Contract Testing
Возможные вопросы на собеседовании
Вакансия делает упор на использование AI в тестировании. Работодателю важно понять, как кандидат оптимизирует рутину.
Расскажите о вашем опыте использования AI coding tools или LLM для написания и рефакторинга автотестов. Какие промпты оказались наиболее эффективными?
Проект связан со сложными системами, где важна обработка ошибок.
Как бы вы организовали автоматизированное тестирование сценария частичного отказа одного из микросервисов в распределенной системе?
Упоминается необходимость тестирования миграций и обновлений.
Какой стратегии вы придерживаетесь при проведении upgrade/migration testing, чтобы гарантировать сохранность данных и работоспособность API?
Требуется опыт работы с очередями и асинхронными процессами.
С какими сложностями вы сталкивались при автоматизации тестирования асинхронных процессов и как решали проблему «мигающих» (flaky) тестов в таких условиях?
Проверка навыков работы с инфраструктурой.
Опишите ваш опыт настройки Quality Gates в CI/CD пайплайне. Какие метрики вы считаете критическими для блокировки релиза?
Сформировано ИИ автоматически. Не является проверкой вакансии или работодателя.

