О проекте
Это веб-приложение, предназначенное для транскрибации аудио и видео контента. Наша платформа использует передовые модели преобразования речи в текст (Speech-to-Text) и большие языковые модели (LLM) для создания точных текстовых расшифровок, кратких обзоров и интерактивного взаимодействия с контентом через AI-чат. Мы помогаем пользователям экономить время, быстро обрабатывая записи онлайн-встреч, лекций, интервью и другого медиа-контента.
Ссылка на сайт: hypescribe.com
Кого мы ищем
Мы ищем внимательного и опытного тестировщика (QA Engineer) со знанием английского языка (от B2 и выше), который присоединится к нашей команде для обеспечения высокого качества продукта. Кандидат должен иметь опыт работы с веб-приложениями и глубокое понимание процессов тестирования. В HypeScribe реализовано множество функций, и у нас есть и другие продукты, поэтому у вас будет достаточно разнообразных задач для тестирования. Ключевыми требованиями являются подтвержденный опыт в тестировании веб-приложений и понимание принципов работы современных веб-технологий. Кандидату будет не лишнем знакомство с нашим стеком (Python, FastAPI, Next.js, AWS, Nginx, Celery/RabbitMQ), и моделями Speech-to-Text и LLM (сами модели тестировать не будем, но может затроним их промпты и передачу данных).
Обязанности
- Ручное тестирование: Тщательная проверка всего функционала приложения, включая регистрацию, загрузку файлов, работу с транскриптами, экспорт данных и взаимодействие с AI-чатом (детальны список всех функций будет предоставлен в Linear).
- Автоматизированное тестирование: Написание кода тестирования и поддержка автотестов для ключевых функций продукта с целью ускорения регрессионного тестирования.
- Тестирование дизайна: Проверка соответствия интерфейса приложения макетам в Figma. Вы будете следить за тем, чтобы все элементы дизайна были реализованы корректно, включая цвета, шрифты, отступы и общее визуальное восприятие.
- Документирование ошибок: Следование установленному процессу для фиксации багов, включая создание задач в Linear и ведение отчетности в Google Docs.
Процедура фиксирования ошибок
1. Проверка на дубликаты:
◦ Перед созданием новой задачи в Linear и записью в Google Docs, обязательно проверьте, не был ли аналогичный баг зарегистрирован ранее.
◦ Если баг уже зафиксирован, добавьте комментарий к существующей задаче, а не создавайте новую.
2. Создание задачи в Linear:
◦ Откройте проект Debugging.
◦ Нажмите «Create Issue» (создать задачу).
3. Заполните поля:
◦ Title: короткое и ёмкое название ошибки.
◦ Description: полное описание с шагами воспроизведения, ожидаемым и фактическим результатом.
◦ Label: bug.
◦ Priority: Urgent для критических ошибок.
◦ Assignee: можно оставить пустым или назначить разработчика.
◦ охраните задачу и скопируйте её URL.
4. Документирование в Google Docs:
◦ Откройте общий Google-документ команды для отслеживания багов.
5. Добавьте новую запись, включающую:
◦ Краткое описание ошибки (аналогичное заголовку в Linear).
◦ Ссылку на соответствующую задачу в Linear.
◦ При необходимости прикрепите скриншот или короткое видео (5-10 секунд) для наглядности (можно записать с Loom).
Условия работы
График: Гибкий, удаленная работа.
Мы ожидаем, что вы будете уделять работе около 3 часов в день, однако задачи могут появляться не каждый день, поэтому график свободный.