О компании
Xebia — глобальный партнер в области искусственного интеллекта, цифровой трансформации и инженерии. С более чем 25-летним опытом и командой из 5000 профессионалов в 16 странах компания помогает организациям проектировать и создавать масштабируемые продукты, платформы и решения, основанные на данных.
Компания специализируется на искусственном интеллекте, данных и облачных технологиях, интеллектуальной автоматизации и цифровых продуктах, сочетая глубокую техническую экспертизу с сильным акцентом на инженерное совершенство и культуру, ориентированную на людей.
В регионе ЦВЕ Xebia — команда из почти 1000 экспертов, создающих современные приложения, платформы данных и AI-решения для таких клиентов, как McLaren, Aviva, Deloitte, Spotify, Disney, ING, UPS, Tesco, Truecaller, AllSaints, Volotea, Schmitz Cargobull, Allegro, InPost и многих других. Компания работает с ведущими технологиями, включая AWS, Azure, GCP, Databricks и Snowflake, и объединяет сильную инженерную культуру с консультативным мышлением и постоянным фокусом на рост и обмен знаниями.
Ваш профиль
•Практический опыт в области обеспечения качества или SDET на нескольких уровнях тестирования.
•Сильные навыки TypeScript и практический опыт улучшения фреймворков Playwright.
•Опыт автоматизации API и интеграционного тестирования, а также понимание контрактного тестирования.
•Умение работать с разработчиками над юнит- и компонентным тестированием, мокированием, стаббингом и тестируемостью.
•Практический опыт интеграции в пайплайны Azure DevOps, отчетности по тестам и контроля качества; уверенное использование Git и проведения код-ревью.
•Опыт работы с тестовыми данными, SQL и диагностикой сбоев в тестах, приложениях и средах.
•Сильные навыки сотрудничества и наставничества, прагматичный подход к рискам, покрытию и поддерживаемости.
•Требуется работа из региона Европейского Союза и наличие разрешения на работу.
Желательно
•Опыт работы с .NET, React, Azure Service Bus или распределёнными системами.
•Рабочие знания нефункционального качества: основы доступности (WCAG), основы производительности и осведомленность о безопасности/конфиденциальности в тестовых данных.
•Знакомство с инструментами AI/LLM для обеспечения качества (например, генерация тестов, сопровождение, анализ).
•Интерес и знакомство с новыми практиками, основанными на AI (например, агентные рабочие процессы, шаблоны автоматизации, AI-усиленная разработка), а также готовность исследовать и экспериментировать за пределами стандартных подходов.
Процесс найма
Просмотр резюме – звонок HR – собеседование – собеседование с клиентом – решение
