QA-инженер по автоматизации тестирования

Ориентир по рынку≈ 159 000 – 234 000 ₽наша приблизительная оценка по 23 вакансиям этой роли и грейда, у работодателя вилка не указана

≈ 1,9 тыс.–2,9 тыс. $

ОфисMiddleПолная занятостьКорпорацияопубликовано 28 окт.

≈ 159 000 – 234 000 ₽наша приблизительная оценка

Описание

Разбор

Подготовить откликОтклик

История

Чем предстоит заниматься

Автоматизация тестирования: API-тесты бэкенда и UI-тесты пользовательских сценариев, автоматические проверки данных; запуск автотестов в сборке и на стендах

Регресс к каждому релизу: автоматический прогон вместо ручных чек-листов, принятие решения о готовности к ПСИ и отчёт по результатам

Тестирование новых функций по требованиям: дизайн тестов по бизнес-требованиям и критериям приёмки, ручные проверки там, где автоматизация не возможна или нецелесообразна

Проверка данных: сверка метрик в приложении с витриной данных и ежемесячными отчётами

Проверка AI-функций: инсайты и тексты анализа на эталонных наборах, контроль того, что числа в текстах совпадают с данными

Стратегия и процесс тестирования в команде: что автоматизируем, что проверяем вручную, критерии готовности к релизу; лёгкая документация по тестированию

Участие в планировании и приёмке: ранняя обратная связь по требованиям и критериям приёмки вместе с PO и командой

Наши требования

Опыт в тестировании ПО от 5 лет, из них от 3 лет в автоматизации тестирования

Опыт написания автотестов на Java или Python

Опыт автоматизации тестирования REST API (например, REST Assured, pytest с requests или аналоги)

Опыт автоматизации UI веб-приложений (Playwright, Cypress, Selenium или аналоги)

Опыт встраивания автотестов в CI/CD, разбираешься в отчётах прогонов и нестабильных тестах

Уверенный SQL: проверяешь данные в базе, пишешь запросы со связями и агрегатами

Тест-дизайн: по требованиям и критериям приёмки строишь проверки и находишь пробелы в самих требованиях

Использование AI-инструменты в работе: генерация тестов и данных, разбор логов, ускорение рутины

Понимание SDLC, STLC, Agile, Scrum, Kanban; работал с Jira и TestIT или аналогичной системой управления тестированием

Опыт написания коде на Java, JavaScript или TypeScript, Python (одном или нескольких), читаешь код разработки и понимаешь, где искать причину дефекта

Знание JavaScript или TypeScript для UI-автотестов

Опыт проверки витрин и ETL, сверки отчётов с источниками

Опыт тестирования AI-функций: оценка ответов LLM, эталонные наборы, работа с промптами

Стремление развиваться в смежных направлениях: системный анализ, анализ данных, тестирование AI

Мы предлагаем

Комфортный современный офис рядом с м.Кожуховская (г Москва, проезд 2-й Южнопортовый, 12Ак1стр1)

Ежегодный пересмотр зарплаты и годовая премия

Более 400 образовательных программ СберУниверситета для профессионального и карьерного развития

Расширенный ДМС, льготное страхование для семьи и корпоративная пенсионная программа

Гибкий дисконт по ипотечному кредиту, равный 1/3 ключевой ставки ЦБ

Подписка Прайм с возможностью совместного использования на трёх близких

Вознаграждение за рекомендацию друзей в команду Сбера

Дополнительно

InsAiT это AI-аналитическая платформа для руководителей блока «Технологии»: метрики ИТ-ландшафта, конструктор отчётов, факторный анализ и инсайты на GigaChat, мониторинг целей блока. Продукт в промышленной эксплуатации и активно развивается

Команда небольшая: PO, дизайнер, фронтенд и бэкенд-разработчики, data science. Релизы раз в одну-две недели