О проекте
Мы разрабатываем AI-инструменты / LLM-платформу / автоматизацию на базе ИИ. Ищем QA-инженера, который будет отвечать за качество наших AI-продуктов: от классического функционального тестирования до оценки качества ответов LLM и устойчивости промптов.
Тестирование AI-систем отличается от классического: результат недетерминирован, «правильный ответ» не всегда один, а баг может проявляться в 1 случае из 20. Нам нужен человек, которому интересно работать именно с этой спецификой.
Чем предстоит заниматься
•функциональное и регрессионное тестирование продуктов с LLM-компонентами (веб-интерфейсы, API, интеграции)
•разработка и поддержка наборов тестовых сценариев для оценки качества ответов моделей (evaluation datasets, golden sets)
•тестирование промптов: проверка устойчивости к перефразированию, edge-кейсам, инъекциям и джейлбрейкам
•оценка ответов LLM по критериям: точность, полнота, галлюцинации, соответствие формату (structured output / JSON schema)
•анализ недетерминированного поведения: воспроизведение плавающих дефектов, статистическая оценка стабильности
•автоматизация рутинных проверок на Python (pytest): smoke-тесты API, прогоны evaluation-сценариев, скрипты для массовой проверки ответов модели
•тестирование API-интеграций с LLM-провайдерами: лимиты, ретраи, обработка ошибок, стриминг
•ведение тестовой документации, баг-репортов, участие в приёмке фич
•взаимодействие с разработчиками и ML-инженерами при разборе дефектов
От кандидатов ждем
•опыт в тестировании от 5 лет (ручное + автоматизация)
•практический опыт работы с AI-инструментами: ChatGPT, Claude, Copilot и аналоги — не на уровне «пробовал», а как рабочий инструмент
•понимание основ промпт-инжиниринга: структура промпта, few-shot, chain-of-thought, sdd, работа с системными промптами
•уверенное тестирование API (Postman / curl / HTTP-клиенты), чтение JSON, понимание REST
•понимание специфики LLM: недетерминированность, галлюцинации, ограничения контекста, температура и параметры генерации
•python на базовом уровне для автотестирования: умение написать и поддерживать автотесты (pytest / requests / playwright), понимание структуры тестового проекта, работа с фикстурами и ассертами
•умение писать чёткие баг-репорты и тест-кейсы, включая случаи «модель ответила неправильно» с воспроизводимыми условиями
Будет плюсом
•продвинутая автоматизация UI (Playwright / Selenium), опыт построения фреймворков с нуля
•опыт построения LLM-evaluation пайплайнов (promptfoo, LangSmith, Ragas, собственные фреймворки)
•понимание RAG-архитектур
•опыт тестирования безопасности LLM: prompt injection, jailbreaks, утечки данных
Мы предлагаем
•срочный трудовой договор до 01.07.2027
•офисный формат работы на период испытательного срока, далее возможен гибридный формат
•ежегодный пересмотр зарплаты
•корпоративный спортзал и зоны отдыха
•более 400 образовательных программ СберУниверситета для профессионального и карьерного развития
•программа адаптации и помощь руководителя на старте (для Junior позиций)
•расширенный ДМС, льготное страхование для семьи и корпоративная пенсионная программа
•гибкий дисконт по ипотечному кредиту, равный 1/3 ключевой ставки ЦБ
•подписка СберПрайм с возможностью совместного использования на трёх близких
•вознаграждение за рекомендацию друзей в команду Сбера
