Наша команда разрабатывает AI-продукты для управления талантами — от внешнего найма до внутренней мобильности. Мы автоматизируем ключевые этапы рекрутмента, чтобы сделать процесс быстрее и удобнее. Среди наших решений — ГигаРекрутер, AI-помощник для первичных интервью с кандидатами, и предиктивная система подбора внутренних сотрудников на роли и проекты. Это позволяет HR-партнерам и руководителям формировать кадровые резервы без участия рекрутера, усиливая команды и развивая бизнес.Обязанности Чем предстоит заниматься: • ручное функциональное, регрессионное и интеграционное тестирование web, backend-сервисов и AI-агентов • разработка и поддержка тестовой модели (тест-кейсы по новому функционалу и регрессионной модели, чек-листы) • написание и поддержка Api и Web автотестов на Python (в т.ч. smoke, интеграционные, e2e) • анализ allure отчетов прогона автотестов в CI, локализация и заведение дефектов • взаимодействие с командой разработки для уточнения логики работы сервисовТребования Опыт - коммерческий стаж в тестировании — от 3 лет - из них написание автотестов — от 2 года 1. Обязательное (must have) API и Backend - тестирование backend-сервисов через REST API, работа со Swagger/OpenAPI - понимание HTTP: методы, коды ответов, структура запроса/ответа - локализация дефектов: frontend vs backend vs интеграция Базы данных - уверенный PostgreSQL: SELECT, JOIN - анализ данных в БД для проверки бизнес-логики и расследования дефектов Интеграционное тестирование - понимание синхронного (REST/gRPC) и асинхронного (Kafka/RabbitMQ) взаимодействия сервисов - опыт интеграционного тестирования нескольких сервисов - умение анализировать цепочки прохождения данных между системами Kafka - принципы: продюсеры, консьюмеры, топики, партиции - тестирование событийных интеграций, локализация проблем в очередях Логи и диагностика - поиск и анализ логов в Kibana (ELK) / Grafana - первичное расследование дефекта, сбор диагностики для разработчика Тестовая документация - написание и актуализация тест-кейсов (разумный уровень детализации) - ведение тестовой модели в актуальном состоянии Python (автоматизация) - твёрдое знание: типы данных, условия, циклы, функции, работа с файлами, ООП, регулярные выражения - понимание поддерживаемого кода (DRY, читаемость, модульность) - стек: pytest + requests + Selenium/Playwright + SQLAlchemy + pydantic (или jsonschema) Инженерные практики - Git, Bitbucket/GitLab, Code Review - Allure-отчёты - Jenkins Инструменты - DevTools, Postman / Insomnia, PgAdmin / DBeaver - Jira, Confluence - TM4J / TestRail / Zephyr (одна из систем) Будет плюсом: - Docker / Docker Compose (поднятие тестового окружения) - gRPC, GraphQL 3. AI и современные подходы - опыт использования AI-ассистентов: GitHub Copilot, JetBrains AI, Cursor или аналоги - составление промптов для генерации тест-кейсов, тестовых данных - использование AI при написании автотестов 4. Soft Skills - самостоятельность, ответственность за качество своей зоны - умение задавать вопросы и уточнять требования - работа в команде, коммуникабельность - готовность к быстро меняющимся приоритетам, соблюдение сроковУсловия Что мы предлагаем: • удобный офис AgileHome около станции метро Кутузовская с комфортными условиями (столовые, кафе, бесплатные кухня, спортзал, парковка, зоны отдыха) • конкурентоспособная зарплата (оклад плюс бонусы) • возможность использовать современные технологии • полный соцпакет (включая добровольное медицинское страхование) • обширный выбор образовательных программ и сертификаций за счёт компании • программу льготного кредитования в Сбере • скидки у партнёров компании • шанс поучаствовать в масштабных инновационных проектах.
Похожие вакансии