Мы создаем интеллектуальную экосистему для видеоаналитики, которая состоит из встраиваемых устройств (камер) и высоконагруженной облачной платформы.
Наши камеры — это «глаза и периферийная нервная система», а платформа — «мозг», обрабатывающий потоки с тысяч устройств в реальном времени с применением машинного обучения. Качество и надежность всей системы — наш ключевой приоритет.
Мы в поиске ведущего SDET-инженера.
Вы будете работать на стыке двух технологических направлений: встраиваемого ПО (embedded) и облачной бэкенд-платформы. Ваша ключевая задача — обеспечение качества сквозного видеопотока: от захвата кадров на устройстве до их обработки, анализа и отображения в платформе. Вы станете важным связующим звеном между командами, обеспечивающим целостное тестирование продукта.
Вам предстоит:
- Проектировать стратегии тестирования микросервисной платформы, обеспечивающие качество обработки, хранения и получения данных с камер.
- Диагностировать проблемы системы обработки видеоданных, анализировать: работу драйверов видеоматрицы (V4L2), низкоуровневые пакеты данных, процессы кодирования видеопотока и стриминга (RTSP).
- Проводить функциональное тестирование API платформы видеонаблюдения (gRPC, REST) и функциональностей: приёма, обработки (включая обработку посредством ML-пайплайнов), хранения и получения видеопотоков и их метаданных.
- Проводить нефункциональное нагрузочное тестирование с использованием внутреннего решения на базе Yandex.Tank, анализируя сетевую стабильность, поведение системы под нагрузкой и при отказах.
- Автоматизировать (на языке Go) регрессионное тестирование на разных уровнях стека, включая разработку bash-скриптов, работу с Docker-образами и интеграцию в CI-систему GitLab, а также вести и поддерживать тестовую документацию в TMS.
- Активно взаимодействовать с командами embedded-разработки.
- Участвовать в планировании и улучшении процессов разработки для повышения качества продукта.
Мы ожидаем:
- Опыт работы SDET-инженером от 3-х лет, желательно в сфере видеотехнологий или высоконагруженных backend-систем.
- Базовое понимание принципов embedded-разработки и тестирования (работа с железом, прошивками, сетевыми протоколами).
- Понимание принципов разработки и тестирования микросервисных архитектур (REST/gRPC, Kafka, БД).
- Опыт написания автотестов на одном из языков Go, C++, Python, Java, C#.
- Навыки работы с инструментами CI/CD (GitLab CI/Jenkins), Docker, TMS (Allure, TestIt итд).
- Опыт работы с Unix-like системами (Linux), уверенное использование командной строки.
- Опыт нагрузочного тестирования (например, k6, locust, jmeter, Yandex.Tank).
- Опыт анализа сетевого трафика и отладки с использованием сетевых снифферов или прокси-инструментов (например, Wireshark, Charles, mitmproxy).
- Сильные аналитические навыки, умение декомпозировать сложные сквозные сценарии.
- Отличные коммуникативные навыки и способность работать в кросс-функциональной команде.
Будет плюсом:
- Понимание ML-пайплайнов и метрик качества моделей (precision, recall, latency).
- Опыт тестирования в IoT- или видеонаблюдательных проектах.
- Базовое понимание работы с видео: кодеки (H.264/H.265), контейнеры, стриминговые протоколы (RTSP, WebRTC).