Проект входит в состав Аналитической платформы и занимается внедрением ИИ-инструментов и агентов для автоматизации бизнес-процессов, повышения безопасности и улучшения клиентского опыта.
Цели и подход: команда работает с LLM, ML-моделями и платформой автоматизации n8n. Основной принцип работы - не замена человека, а усиление эксперта за счет делегирования рутинных задач.
У нас присутствуют ассистент, автоматизация и аналитическая система для всех задач (от помощи рядовым сотрудникам до аналитики внутри компании и процессов по маркировке).
Команда 15 человек, работающая по международным моделям.
Задачи
Тест-дизайн, ручной тестирование, разработка автоматизированных тестов, составление документации, разбор багов, создание задач на исправление для разработки.
Требования
Базовые навыки
•Аналитическое мышление;
•Представление о месте QA в процессе разработки;
•Понимание целей и задач тестирования;
•Знание и умение применять техники тест дизайна;
•Навыки составления тестовой документации всех видов;
•Понимание критериев начала и окончания тестирования;
•Ответственность, умение соблюдать дедлайны;
•Умение и желание обучаться новым технологиям и разбираться в сложных задачах;
•Опыт работы на коммерческих проектах от 2 лет.
Технические навыки
•Понимание принципов клиент-серверного взаимодействия;
•Понимание основ функционирования нейросетей (и частности LLM) и принципов работы с языковыми моделями;
•Понимание особенностей тестирования AI сервисов (Влияние гиперпараметров, допустимая недетерминированность, и т.д);
•Понимание особенностей тестирования микросервисной архитектуры;
•Опыт в тестировании бэкенд сервисов и REST API;
•Опыт работы с базами данных и навыки написания запросов SQL (база, подзапросы, джойны, агрегатные функции, группировки);
•Владение хотя бы одним языком Java/Kotlin или Python;
•Владение фреймворками для тестирования бэкенда на указанных языках;
•Навыки работы с Git и в частности GitLab.
Будет плюсом
•Опыт тестирование AI решений и систем;
•Опыт работы с AI агентами;
•Владение фреймворком для тестирования UI;
•Умение работать с Postman/Insomnia/SOAPUI, DBeaver, Lens/Rancher, Grafana, Offset Explorer 2.3.3, S3 Browser 13;
•Опыт работы с Temporal;
•Понимание концепций Data Pipelines (ETL-процессы, хранилища данных);
•Базовое понимание метрик оценки качества ML-моделей (Accuracy, Precision, Recall, F1-score, ROC-AUC);
•Знание инструментов генерации и хранения отчетов об автоматизации (например Allure);
•Понимание принципов и опыт работы с Брокерами сообщений Apache Kafka (или RabbitMQ как вариант);
•Знание основ теории вероятностей и статистики.
Условия
•Оформление по ТК РФ;
•ДМС;
•Работа в растущей компании с возможностью профессионального и карьерного развития;
•Дополнительное обучение, библиотека, возможность посещения конференций, вебинаров, тренингов.
