Senior QA специалист (автоматизатор)

Группа компаний Астра

Москва

🏢 Офис

Middle

Полная занятость

Россия

Описание вакансии

Мы Группа «Астра» – один из лидеров российской IT-индустрии, ведущий производитель программного обеспечения, в том числе защищенных операционных систем и платформ виртуализации. Разработка флагманского продукта, ОС семейства Astra Linux, ведется с 2008 года.

В рамках команды ДАР (Департамент автоматизации и разработки) мы развиваем веб-приложение «Личный кабинет» — продукт с десятками интеграций (внешние API, распределённые сценарии, асинхронные процессы) и работой с персональными данными, что задаёт повышенные требования к качеству и информационной безопасности.

•Сегодня в команде QA — два middle-инженера и работающее базовое нагрузочное тестирование. Мы ищем сильного senior-инженера, который выведет QA-направление на системный уровень: задаст стратегию, доведёт автоматизацию до зрелости и встроит AI как полноценный рабочий инструмент команды.

•Это позиция играющего тренера: вы одновременно ведёте QA-направление и сами пишете код — архитектурные решения, сложные автотесты, performance-сценарии, AI-инструменты для команды.

Чем предстоит заниматься

Построение и развитие процесса тестирования

•разработка стратегии тестирования;

•внедрение quality gates в CI/CD;

•настройка прозрачных метрик качества и их регулярный анализ.

Лидерство в QA-направлении

•координация работы двух middle QA-инженеров;

•менторинг и развитие команды через совместный код-ревью и попарную работу;

•личное участие в написании автотестов, performance-сценариев и AI-инструментов — особенно на сложных и архитектурно значимых участках;

•задание инженерных стандартов собственным кодом, а не только документами;

•участие в инженерных и архитектурных решениях наравне с разработкой.

Первые 3 месяца — что мы планируем сделать вместе

•провести аудит текущего QA и нагрузочного тестирования;

•сформировать стратегию тестирования продукта;

•запустить стабильный pipeline автотестов;

•ощутимо снизить объём ручного регресса;

•проработать подход к автоматизации UI-тестирования по макетам Figma.

1. Развитие автоматизации

•UI-, API- и интеграционные тесты;

•повышение стабильности и воспроизводимости pipeline;

•сокращение объёма ручного регресса.

2. Эволюция нагрузочного тестирования (не с нуля)

•аудит текущей реализации;

•приближение сценариев к реальному трафику;

•повышение стабильности и воспроизводимости тестов;

•интеграция в CI/CD и поиск узких мест системы.

3. Тестирование интеграций и распределённых сценариев

•работа с моками и стабами;

•проверка взаимодействия с внешними сервисами;

•покрытие асинхронных процессов.

4. Качество в системе с требованиями ИБ и работой с персональными данными:

•встраивание security-проверок в pipeline;

•участие в обеспечении соответствия требованиям к ПДн

5. Shift-left и инженерная культура качества

•встраивание QA в ранние этапы разработки;

•развитие инженерной культуры тестирования в продуктовых командах.

6. Автоматизация визуального тестирования по Figma

•регрессионное тестирование интерфейса;

•сравнение фронтенда с макетами;

•контроль отклонений и интеграция в pipeline.

7. AI-first подход в QA

•генерация тестов и тестовых данных с помощью LLM;

•AI-ассистированный анализ логов и дефектов;

•ускорение регресса через интеллектуальную приоритизацию;

•повышение покрытия за счёт AI-инструментов.

Требования

•Что мы ждём от кандидата

•4+ в QA, от 1 года на позициях Senior / Lead;

•опыт построения или существенной трансформации QA-процессов;

•уверенный Python (pytest) — для написания и поддержки автотестов;

•опыт автоматизации:

•UI: Playwright или Selenium;

•API testing;

•интеграция автотестов в CI/CD (GitLab CI / Jenkins / аналоги);

•опыт работы с нагрузочным тестированием — именно развитие и оптимизация, а не первый запуск;

•опыт тестирования интеграционных сценариев и распределённых систем;

•понимание архитектуры веб-приложений и микросервисов;

•способность принимать инженерные решения и доводить их до результата в условиях высокой автономии;

•AI-first мышление — готовность встраивать AI-инструменты в ежедневную работу и развивать AI-практики в команде. Не требуется быть ML-инженером — важна осознанная работа с современными AI-ассистентами и интерес к их развитию;

•лидерские качества: умение менторить, выстраивать процессы и аргументировать решения;

•готовность к роли играющего тренера — примерный баланс 70/30 в пользу инженерной работы руками. Если вы рассматриваете чистый менеджмент — это не наш кейс.

Будет плюсом

•опыт visual regression testing;

•работа с Figma API и design systems для автоматизации проверок дизайна;

•базовое понимание информационной безопасности и работы с ПДн;

•практический опыт внедрения AI в QA: генерация тестов через LLM, AI-ассистированный анализ дефектов, prompt engineering для тестовых задач, использование Cursor / Copilot в рабочем процессе.

Условия

•Уверенность в будущем. Мы чтим ТК РФ: у нас стабильный и прозрачный "белый" доход.

•Забота о здоровье. Оформим полис ДМС со стоматологией.

•Спорт — это про нас. У нас многие увлекаются сноубордом, лыжами, дайвингом, бегом и пр. – найти кого-то для afterwork-активности не проблема. Чтобы можно было размяться и в офисе, обустроено отдельное место. Мы спонсируем тренировки футбольной и волейбольной команд, поддерживаем инициативы по киберспорту и приходим на турниры по настольному футболу просто поболеть.

•Конкурентная заработная плата.

•Гибридный/удаленный формат работы.