Описание
Платформа MLOps предназначена для подготовки и запуска рабочих нагрузок, а также получения результатов.
Задачи
•Проводить функциональное, интеграционное, регрессионное и исследовательское тестирование платформы
•Проверять сложные сквозные сценарии MLOps: от подготовки и запуска рабочей нагрузки до получения результата
•Тестировать взаимодействие компонентов платформы, API, сервисов, инфраструктуры и внешних интеграций
•Анализировать результаты тестирования, локализовать проблемы и помогать разработчикам находить причины дефектов
•Подготавливать и поддерживать тестовую документацию, чек-листы и тестовые сценарии
•Развивать стратегию тестирования и определять проверки для ручного и автоматизированного тестирования
•Автоматизировать регрессионные проверки и проверки релизов
•Интегрировать автоматизированные проверки в CI/CD
•Участвовать в подготовке и проведении релизов
•Формировать критерии готовности релиза, контрольные списки, контрольные точки качества и критерии приёмки
•Совершенствовать цикл релизов совместно с разработчиками, специалистами DevOps/MLOps и другими участниками команды
•Постепенно брать ответственность за качество платформы и готовность релизов
Требования
•Хорошая база в тестировании ПО: понимание видов тестирования, умение составлять тестовые сценарии и находить дефекты
•Опыт или готовность развиваться в автоматизации тестирования
•Понимание принципов работы API и интеграций между сервисами
•Интерес к технической стороне тестирования: логи, Linux, SQL, Git, CI/CD и контейнеры
•Базовое понимание жизненного цикла ML-моделей и работы с данными
•Понимание назначения CI/CD и автоматизированных контрольных точек качества
•Умение разбираться в сложных системах и анализировать сквозные сценарии
•Готовность самостоятельно выявлять проблемы, предлагать улучшения и постепенно брать ответственность за качество и релизы платформы
Будет плюсом
•Опыт работы с Kubernetes и Docker
•Практический опыт настройки и использования CI/CD
•Опыт тестирования API
•Знание инструментов наблюдаемости
•Опыт тестирования ML/AI-систем или MLOps-инфраструктуры
•Опыт построения и улучшения процессов релизов
•Опыт автоматизации регрессионных проверок и проверок релизов
Условия
•Техника предоставляется
•ДМС со стоматологией
•Компенсация фитнеса
•Скидки на обучение, кино и Skyeng
•Индексация зарплаты
•Зарплата 280–300 тыс. руб. на руки по ТК РФ; есть вариант оформления через ИП
•Формат: удалённо по РФ
