Аренадата Софтвер

Auto QA Python (Hadoop, Spark)

Коротко

Автоматизация тестирования Big Data-платформ Arenadata Hyperwave и Arenadata Hyperwave Cloud (Spark, Impala, Trino, Hive, HBase, HDFS и др.) на Python. Компания — продуктовый разработчик распределённых Big Data-систем. Требуется коммерческий опыт Python от 4 лет, экспертное знание Pytest, опыт работы с Linux, CI/CD, Docker и Kubernetes, включая тестирование развёртывания и эксплуатации stateful/stateless сервисов. Работа удалённая, полная занятость.

Локация
Москва; удалённая работа.
Компания
Аренадата Софтвер развивает платформы Arenadata Hyperwave и Arenadata Hyperwave Cloud для распределённых Big Data-систем.
Что делать
•Автоматизировать тестирование компонентов Arenadata Hyperwave и Arenadata Hyperwave Cloud: Spark, Impala, Trino, Kyuubi, Hive, HBase, Ozone, HDFS, YARN, Airflow и Flink.
•Тестировать развёртывание и эксплуатацию платформы на bare metal, виртуальных машинах и в Kubernetes.
•Разрабатывать и развивать тестовые фреймворки на Python для распределённых Big Data-систем.
•Писать интеграционные и end-to-end тесты на реальных кластерах, включая проверки функциональности, отказоустойчивости и производительности.
•Поддерживать CI/CD-пайплайны автотестов, проводить код-ревью тестового кода и взаимодействовать с разработчиками, архитекторами и QA.
Требования
•Коммерческая разработка на Python от 4 лет.
•Понимание и применение принципов SOLID, DRY и KISS при проектировании тестовых фреймворков.
•Знание паттернов Factory, Strategy, Builder и Resource Object для создания гибких и масштабируемых решений.
•Экспертное знание Pytest: сложные фикстуры, параметризация и плагины, включая pytest-xdist.
•Знание Linux, Core Utils и Bash, включая файловые системы, права доступа, процессы и сетевые утилиты.
•Опыт тестирования систем развёртывания и конфигураций распределённого ПО.
•Опыт настройки и поддержки CI/CD-пайплайнов с Jenkins, GitLab CI, TeamCity или GitHub Actions.
•Опыт эксплуатации и отладки Docker и Kubernetes, включая развёртывание stateful и stateless Big Data-сервисов.
•Опыт тестирования Kubernetes-операторов и работы с kubectl, Helm, kind или minikube.
Хорошо, если есть
•Опыт работы с Ansible, Terraform или Puppet.
•Опыт работы с дистрибутивами Hadoop: Arenadata, Cloudera CDP/CDH, Hortonworks HDP или MapR.
•Практический опыт с Apache Spark, Trino, Impala и Kafka, включая запросы, джобы и разбор инцидентов.
•Опыт работы с аутентификацией и авторизацией в распределённых системах: Kerberos, LDAP, Ranger и TLS/mTLS.
Культура и преимущества
•Удалённый формат работы.
•Полная занятость.
•Взаимодействие с разработчиками, архитекторами и QA для повышения качества релизов.

Хватит откликаться.
Получите рекомендацию.

$10 стартовых кредитов

Всего 60 секунд, полностью на автопилоте — AI-агенты Eraldt читают ваше резюме, определяют подходящие роли, находят живые вакансии и людей, которые могут вас порекомендовать, пишут им личные письма и добиваются рекомендации.

Это не отклик на вакансию: резюме не уходит в компанию, а рекомендацию именно по этой роли мы не обещаем.

Посмотрите, кто ещё получает интервью на автопилоте