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.

Обязанности

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.

Требования

Опыт

• Коммерческий стаж в тестировании — от 3 лет.
• Из них написание автотестов — от 2 года.

1. Обязательное (must have)
• API и Backend
• 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.
• Базы данных
• Уверенный PostgreSQL: SELECT, JOIN.
• Анализ данных в БД для проверки бизнес-логики и расследования дефектов.
• Интеграционное тестирование
• Понимание синхронного (REST/gRPC) и асинхронного (Kafka/RabbitMQ) взаимодействия сервисов.
• Опыт интеграционного тестирования нескольких сервисов.
• Умение анализировать цепочки прохождения данных между системами.
• Kafka
• Принципы: продюсеры, консьюмеры, топики, партиции.
• Тестирование событийных интеграций, локализация проблем в очередях.
• Логи и диагностика
• Поиск и анализ логов в Kibana (ELK) / Grafana.
• Первичное расследование дефекта, сбор диагностики для разработчика.
• Тестовая документация
• Написание и актуализация тест-кейсов (разумный уровень детализации).
• Ведение тестовой модели в актуальном состоянии.
• Python (автоматизация)
• 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).
• Инженерные практики
• Git, Bitbucket/GitLab, Code Review.
• Allure-отчёты.
• Jenkins.
• Инструменты
• DevTools, Postman / Insomnia, PgAdmin / DBeaver.
• Jira, Confluence.
• TM4J / TestRail / Zephyr (одна из систем).

Будет плюсом:

• Docker / Docker Compose (поднятие тестового окружения).
• gRPC, GraphQL.

1. 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.

1. 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.

Условия

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.