Описание
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.
Задачи
•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 невозможна 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
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
Будет плюсом
•Использование AI-инструментов в работе: генерация тестов и данных, разбор логов, ускорение рутины
•Понимание SDLC, STLC, Agile, Scrum, Kanban
•Опыт работы с Jira и TestIT или аналогичной системой управления тестированием
•Опыт написания кода на Java, JavaScript или TypeScript, Python (одном или нескольких), умение читать код разработки и понимать, 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
Условия
•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
