В рамках команды ДАР (Департамент автоматизации и разработки) мы развиваем веб-приложение «Личный кабинет» — продукт с десятками интеграций (внешние API, распределённые сценарии, асинхронные процессы) и работой с персональными данными, что задаёт повышенные требования к качеству и информационной безопасности.
- Сегодня в команде QA — два middle-инженера и работающее базовое нагрузочное тестирование. Мы ищем сильного senior-инженера, который выведет QA-направление на системный уровень: задаст стратегию, доведёт автоматизацию до зрелости и встроит AI как полноценный рабочий инструмент команды.
- Это позиция играющего тренера: вы одновременно ведёте QA-направление и сами пишете код — архитектурные решения, сложные автотесты, performance-сценарии, AI-инструменты для команды.
Чем предстоит заниматься
Построение и развитие процесса тестирования:
- разработка стратегии тестирования;
- внедрение quality gates в CI/CD;
- настройка прозрачных метрик качества и их регулярный анализ.
Лидерство в QA-направлении:
- координация работы двух middle QA-инженеров;
- менторинг и развитие команды через совместный код-ревью и попарную работу;
- личное участие в написании автотестов, performance-сценариев и AI-инструментов — особенно на сложных и архитектурно значимых участках;
- задание инженерных стандартов собственным кодом, а не только документами;
- участие в инженерных и архитектурных решениях наравне с разработкой.
Первые 3 месяца — что мы планируем сделать вместе
- провести аудит текущего QA и нагрузочного тестирования;
- сформировать стратегию тестирования продукта;
- запустить стабильный pipeline автотестов;
- ощутимо снизить объём ручного регресса;
- проработать подход к автоматизации UI-тестирования по макетам Figma.
1. Развитие автоматизации:
- UI-, API- и интеграционные тесты;
- повышение стабильности и воспроизводимости pipeline;
- сокращение объёма ручного регресса.
2. Эволюция нагрузочного тестирования (не с нуля):
- аудит текущей реализации;
- приближение сценариев к реальному трафику;
- повышение стабильности и воспроизводимости тестов;
- интеграция в CI/CD и поиск узких мест системы.
3. Тестирование интеграций и распределённых сценариев:
- работа с моками и стабами;
- проверка взаимодействия с внешними сервисами;
- покрытие асинхронных процессов.
4. Качество в системе с требованиями ИБ и работой с персональными данными:
- встраивание security-проверок в pipeline;
- участие в обеспечении соответствия требованиям к ПДн
5. Shift-left и инженерная культура качества:
- встраивание QA в ранние этапы разработки;
- развитие инженерной культуры тестирования в продуктовых командах.
6. Автоматизация визуального тестирования по Figma:
- регрессионное тестирование интерфейса;
- сравнение фронтенда с макетами;
- контроль отклонений и интеграция в pipeline.
7. AI-first подход в QA:
- генерация тестов и тестовых данных с помощью LLM;
- AI-ассистированный анализ логов и дефектов;
- ускорение регресса через интеллектуальную приоритизацию;
- повышение покрытия за счёт AI-инструментов.
- Что мы ждём от кандидата
- 4+ в QA, от 1 года на позициях Senior / Lead;
- опыт построения или существенной трансформации QA-процессов;
- уверенный Python (pytest) — для написания и поддержки автотестов;
- опыт автоматизации:
- UI: Playwright или Selenium;
- API testing;
- интеграция автотестов в CI/CD (GitLab CI / Jenkins / аналоги);
- опыт работы с нагрузочным тестированием — именно развитие и оптимизация, а не первый запуск;
- опыт тестирования интеграционных сценариев и распределённых систем;
- понимание архитектуры веб-приложений и микросервисов;
- способность принимать инженерные решения и доводить их до результата в условиях высокой автономии;
- AI-first мышление — готовность встраивать AI-инструменты в ежедневную работу и развивать AI-практики в команде. Не требуется быть ML-инженером — важна осознанная работа с современными AI-ассистентами и интерес к их развитию;
- лидерские качества: умение менторить, выстраивать процессы и аргументировать решения;
- готовность к роли играющего тренера — примерный баланс 70/30 в пользу инженерной работы руками. Если вы рассматриваете чистый менеджмент — это не наш кейс.
Будет плюсом
- опыт visual regression testing;
- работа с Figma API и design systems для автоматизации проверок дизайна;
- базовое понимание информационной безопасности и работы с ПДн;
- практический опыт внедрения AI в QA: генерация тестов через LLM, AI-ассистированный анализ дефектов, prompt engineering для тестовых задач, использование Cursor / Copilot в рабочем процессе.
- Уверенность в будущем. Мы чтим ТК РФ: у нас стабильный и прозрачный "белый" доход.
- Забота о здоровье. Оформим полис ДМС со стоматологией.
- Спорт — это про нас. У нас многие увлекаются сноубордом, лыжами, дайвингом, бегом и пр. – найти кого-то для afterwork-активности не проблема. Чтобы можно было размяться и в офисе, обустроено отдельное место. Мы спонсируем тренировки футбольной и волейбольной команд, поддерживаем инициативы по киберспорту и приходим на турниры по настольному футболу просто поболеть.
- Конкурентная заработная плата.
- Гибридный/удаленный формат работы.
Похожие вакансии
От Вас мы ожидаем наличия опыта и подтвержденные кейсы.
Грамотная устная и письменная речь. Наличие ПК или ноутбука. Навыки профессиональной коммуникации, эмпатия и стрессоустойчивость, позволяющие конструктивно общаться с самыми...
Уверенное знание ОСБУ,Единого плана счетов и налогового законодательства. Опыт прохождения проверок контролирующих органов. Опыт в расчетах налогов и сдаче...
Высшее профильное образование (теплогазоснабжение, строительство, инженерные системы). Опыт работы в проектировании ОВиК от 6 лет, из которых не менее 1...
Уверенное знание 1С:БП (3.0) и УТ (11.4). Опыт полного цикла бухгалтерии (от первички до отчётности и...
