Senior QA специалист (автоматизатор)

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.