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-партнёрам и руководителям формировать кадровые резервы без участия рекрутера, усиливая команды и развивая бизнес. Обязанности 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 сервисов Мы ждём что ты: имеешь коммерческий стаж в тестировании от 3 лет (из них написание автотестов от 2 года) Обязательные навыки: 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 опыт использования AI-ассистентов: GitHub Copilot, JetBrains AI, Cursor или аналоги составление промптов для генерации тест-кейсов, тестовых данных использование AI при написании автотестов Soft skills: самостоятельность, ответственность за качество своей зоны умение задавать вопросы и уточнять требования работа в команде, коммуникабельность готовность к быстро меняющимся приоритетам, соблюдение сроков Условия 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