Middle FullStack Python QA Engineer (HR платформа)

Наша команда разрабатывает AI-продукты для управления талантами — от внешнего найма до внутренней мобильности. Мы автоматизируем ключевые этапы рекрутмента, чтобы сделать процесс быстрее и удобнее. Среди наших решений — ГигаРекрутер, AI-помощник для первичных интервью с кандидатами, и предиктивная система подбора внутренних сотрудников на роли и проекты. Это позволяет HR-партнерам и руководителям формировать кадровые резервы без участия рекрутера, усиливая команды и развивая бизнес.

Чем предстоит заниматься: • ручное функциональное, регрессионное и интеграционное тестирование web, backend-сервисов и AI-агентов • разработка и поддержка тестовой модели (тест-кейсы по новому функционалу и регрессионной модели, чек-листы) • написание и поддержка Api и Web автотестов на Python (в т.ч. smoke, интеграционные, e2e) • анализ allure отчетов прогона автотестов в CI, локализация и заведение дефектов • взаимодействие с командой разработки для уточнения логики работы сервисов

Опыт \- коммерческий стаж в тестировании — от 3 лет \- из них написание автотестов — от 2 года 1\. Обязательное (must have) \- тестирование backend-сервисов через REST API, работа со Swagger/OpenAPI \- понимание HTTP: методы, коды ответов, структура запроса/ответа \- локализация дефектов: frontend vs backend vs интеграция \- уверенный PostgreSQL: SELECT, JOIN \- анализ данных в БД для проверки бизнес-логики и расследования дефектов \- понимание синхронного (REST/gRPC) и асинхронного (Kafka/RabbitMQ) взаимодействия сервисов \- опыт интеграционного тестирования нескольких сервисов \- умение анализировать цепочки прохождения данных между системами \- принципы: продюсеры, консьюмеры, топики, партиции \- тестирование событийных интеграций, локализация проблем в очередях \- поиск и анализ логов в Kibana (ELK) / Grafana \- первичное расследование дефекта, сбор диагностики для разработчика \- написание и актуализация тест-кейсов (разумный уровень детализации) \- ведение тестовой модели в актуальном состоянии \- твёрдое знание: типы данных, условия, циклы, функции, работа с файлами, ООП, регулярные выражения \- понимание поддерживаемого кода (DRY, читаемость, модульность) \- стек: pytest + requests + Selenium/Playwright + SQLAlchemy + pydantic (или jsonschema) \- Git, Bitbucket/GitLab, Code Review \- Allure-отчёты \- Jenkins \- DevTools, Postman / Insomnia, PgAdmin / DBeaver \- Jira, Confluence \- TM4J / TestRail / Zephyr (одна из систем) Будет плюсом: \- Docker / Docker Compose (поднятие тестового окружения) \- gRPC, GraphQL 3\. AI и современные подходы \- опыт использования AI-ассистентов: GitHub Copilot, JetBrains AI, Cursor или аналоги \- составление промптов для генерации тест-кейсов, тестовых данных \- использование AI при написании автотестов 4\. Soft Skills \- самостоятельность, ответственность за качество своей зоны \- умение задавать вопросы и уточнять требования \- работа в команде, коммуникабельность \- готовность к быстро меняющимся приоритетам, соблюдение сроков

• API и Backend

• Базы данных

• Интеграционное тестирование

• Kafka

• Логи и диагностика

• Тестовая документация

• Python (автоматизация)

• Инженерные практики

• Инструменты

Что мы предлагаем: • удобный офис AgileHome около станции метро Кутузовская с комфортными условиями (столовые, кафе, бесплатные кухня, спортзал, парковка, зоны отдыха) • конкурентоспособная зарплата (оклад плюс бонусы) • возможность использовать современные технологии • полный соцпакет (включая добровольное медицинское страхование) • обширный выбор образовательных программ и сертификаций за счёт компании • программу льготного кредитования в Сбере • скидки у партнёров компании • шанс поучаствовать в масштабных инновационных проектах.