Full-Stack QA Engineer (AI-Native, Python)

Хотите стать частью увлекательного процесса цифровой трансформации? Блок IT в [компания] активно развивается и меняет подход к созданию продуктов. Мы создаем новые сервисы и решения, которые делают нашу работу более технологичной и эффективной. Сейчас мы в поисках Full-Stack QA Engineer (AI-Native, Python) . Обязанности: Формирование и детализация требований и критериев приёмки до начала фазы активной разработки; Разработка тестовой стратегии и тестовой модели с помощью агентов и валидация результатов инженером: тест-дизайн, тест-кейсы, чек-листы, матрица покрытия требований; Функциональное тестирование веб-приложений (UI и API), в том числе исследовательское тестирование с помощью агентов, управляющих браузером; Разработка автотестов на Python через оркестрацию агентов: UI (фронтенд на React), API и интеграционные тесты, включая асинхронное взаимодействие через брокеры сообщений; Нагрузочное тестирование: профиль нагрузки, сценарии, проведение тестов, анализ метрик и поиск узких мест; Ревью тестов, написанных разработчиками, и помощь в их составлении: какие сценарии покрыть и как проверить результат; Поддержка автотестов: стабилизация нестабильных тестов, актуализация при изменениях в сервисах, разбор падений с помощью агентов; Развитие агентной среды QA: правила проекта для агентов, скиллы и команды для типовых QA-задач, MCP-серверы к внутренним системам (баг-трекер, система управления тестированием, CI); Подтверждение готовности сборки к передаче команде DevOps. Требования: Тестирование и работа с требованиями: Опыт тестирования веб-приложений от 3 лет; Владение техниками тест-дизайна (классы эквивалентности, граничные значения, таблицы решений, переходы состояний, попарное тестирование), опыт построения тестовой модели и связи тестов с требованиями; Опыт работы с требованиями: анализ, уточнение, формализация; Опыт работы с баг-трекером и системой управления тестированием (Jira, Test IT, Allure TestOps или аналоги); Понимание синхронного и асинхронного взаимодействия сервисов (REST, gRPC, брокеры сообщений Kafka / RabbitMQ) и опыт их тестирования; Уверенное знание SQL для проверки и подготовки данных; Уверенное владение Git при параллельной работе над множеством изменений в одном проекте (ветки, rebase, разрешение конфликтов). Автоматизация тестирования: Опыт разработки автотестов на Python от 2 лет; Опыт разработки UI-автотестов для React-приложений; Опыт разработки автотестов для бэкенда: API, работа с БД, интеграции через брокеры сообщений, фоновые задачи; Работа с тестовыми данными и окружением: генерация данных, моки внешних сервисов, Docker / docker-compose, Testcontainers; Опыт поиска причин и стабилизации нестабильных (flaky) тестов; Встраивание автотестов в CI/CD (GitLab CI) и отчётность (Allure). Нагрузочное тестирование : Опыт нагрузочного тестирования (Locust, k6 или JMeter): профиль нагрузки, виды тестов (нагрузочный, стресс, стабильность). Агентная разработка тестов: Регулярная практика работы с кодовыми агентами в терминале и в IDE (Claude Code, Codex CLI, Qwen Code, Cursor, Cline и аналоги), как облачными, так и на open-source моделях во внутреннем контуре; Опыт генерации агентами тестовой документации, автотестов, тестовых данных и сценариев нагрузки по требованиям и спецификациям, с обязательной проверкой результата; Опыт мультиагентной работы: параллельная генерация тестов по разным модулям, роли агентов (анализ требований, написание тестов, ревью), изоляция через git worktree или контейнеры; Использование агентов для исследовательского тестирования и разбора падений (Playwright MCP, анализ логов, трейсов и отчётов); Управление контекстом агента: правила проекта (AGENTS.md / CLAUDE.md), скиллы, команды, хуки; подключение готовых и написание простых MCP-серверов. Понимание LLM: Понимание работы LLM: контекст, токены, сэмплинг, structured output, function calling, ограничения моделей, деградация качества на длинных сессиях и при переполнении контекста. Будет плюсом: Опыт тестирования LLM-приложений и RAG: эталонные наборы вопросов и ответов, оценка качества ответов, LLM-as-judge (promptfoo, DeepEval, Ragas или аналоги); Базовое тестирование безопасности веб-приложений (OWASP Top 10); Автоматизация QA-процессов на базе агентов в CI: автоматический разбор падений, AI-ревью тестов (Claude Agent SDK, CLI-агенты в автоматическом режиме). Условия: Оформление полностью в соответствии с ТК РФ, включая оплачиваемый отпуск 29 календарных дней (плюс 1 день отпуска); ДМС в лучших клиниках города, страхование жизни и страхование от несчастных случаев и болезней + ДМС родственников с 75% скидкой; Премиальные условия на всю продуктовую линейку группы компаний «[компания]» для работников и их близких родственников (ОСАГО, каско, имущество, жизнь); Социальный пакет и специальные предложения по страхованию, кредитованию и другие программы от наших партнёров: Заботу компании о детях сотрудников: подарки на Новый год и скидки в детские лагеря.