QA automation engineer (Java)

Ориентир по рынку≈ 180 000 – 350 000 ₽наша приблизительная оценка по 33 вакансиям этой роли и грейда, у работодателя вилка не указана

≈ 2,2 тыс.–4,3 тыс. $

🏢 ОфисMiddleПолная занятостьКорпорация

Стоит ли откликаться

Вакансия закрыта

Откликаться поздно: вакансию сняли. Сколько она висела и что в ней менялось, видно в разборе.

3 из 4 в норме

Чем предстоит заниматься

Разработка автотестов, поддержание имеющихся автотестов

Участие в code review, планировании задач, ретроспективах

Улучшать имеющийся проекты автотестов и CI/СD

Активные коммуникации с командой проекта

Наши требования

Опыт работы в автоматизированном тестировании от 2 лет, уверенное знание Java Core

Опыт разработки автотестов на front и back, знание протоколов HTTP и умение работать с ними

Уверенное владение GIT, опыт работы с СУБД (PostgresSQL), написание запросов среднего уровня (select, update, insert, join)

Понимание XPath, CSS-селекторов, умение взаимодействовать с CI/СD

Знание JUnit5, Allure TestOps и Selenide (или аналогичных инструментов)

Понимание взаимодействия клиент-серверных приложений, умение работать с DevTools

Знание назначений основных команд Maven

Умение работать в команде (предлагать и обсуждать идеи, аргументировать свою позицию)

Нацеленность на повышение качества кода, самообучаемость, инициативность, умение и желание работать в команде

Мы предлагаем

Комфортный современный офис г. Москва, Вавилова 19

Гибридный формат работы

Ежегодный пересмотр зарплаты, годовая премия

Корпоративный спортзал и зоны отдыха

Система обучения для профессионального и карьерного развития

Расширенный полис ДМС с первого дня работы и страхование для семьи

Программа ипотеки для сотрудников

Подписка Прайм с возможностью совместного использования на трёх близких

Вознаграждение за рекомендацию друзей в команду Сбера

Дополнительно

Мы разрабатываем систему для осуществления международных расчётов юридических лиц. Проект охватывает полный цикл обработки кросс-граничных платежей — от создания заявки клиентом до подбора оптимального маршрута платежа. Для ускорения разработки и повышения качества кода мы активно внедряем AI-кодинг-агентов (внутренние LLM-ассистенты) в повседневный производственный процесс