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.
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.
Коммерческий стаж в тестировании — от 3 лет.
Из них написание автотестов — от 2 года.
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).
Docker / Docker Compose (поднятие тестового окружения).
gRPC, GraphQL.
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.
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.
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.