QA - инженер (Web/Mobile, 1C & AI-Assisted)

Мы — продуктовая команда «Умной Логистики» (ul.su), разрабатывающая ведущую ИТ-экосистему для управления транспортной логистикой в РФ и СНГ (TMS-системы «Умная Логистика Карго / Транс», приложение «Умный Водитель»).

Наши разработчики активно используют AI-инструменты (Claude, Codex, Qwen) для написания кода, что обеспечивает высокую скорость разработки.

Ваша ключевая задача — обеспечивать качество на всех этапах: от сквозной проверки логистических процессов между ядром системы (1С) и нашими клиентскими приложениями (React, iOS/Android), до тестирования фич на ранних этапах и обеспечивать качество клиентской части (React, iOS/Android) и стабильность нашего бэкенда (PHP/Laravel или Python/FastAPI).

Обязанности:

• Сквозное (E2E) тестирование логистических цепочек: Проверка жизненного цикла сложных бизнес-процессов:

Создание заявки на перевозку, аукциона или тендера в 1С -> Назначение транспорта -> Принятие заказа водителем в мобильном приложении.

• Ручное тестирование: Проверка функциональности и UI/UX веб-приложений (React) и мобильных клиентов (iOS/Android).
• Shift-Left и работа с требованиями: Ревью Markdown-документации в GitLab, выявление противоречий до старта разработки.
• Анализ краевых случаев: Поиск логических нестыковок и багов состояния, возникающих при быстрой генерации кода AI-ассистентами.
• Локализация дефектов: Перехват трафика, чтение логов бэкенда, точное определение источника проблемы (фронт, бэк или мобилка).
• Работа с данными: Валидация записей в БД (PostgreSQL) после выполнения пользовательских сценариев.

Требования:

• Опыт работы: От 3 лет в интеграционном и ручном тестировании сложных SaaS или ERP-систем.
• Экосистема 1С: Уверенная навигация в 1С (понимание работы справочников, регистров, документов). Практический опыт настройки и написания тестов в Vanessa Automation.
• Архитектура бэкенда: Понимание работы приложений на базе PHP (Laravel) или Python (FastAPI), отличное знание HTTP/REST API.
• Базы данных: Уверенная работа с PostgreSQL, умение писать SQL-запросы (JOIN, агрегация, фильтрация).
• AI-инструментарий: Опыт практического использования современных LLM (Claude, Gemini, Qwen) в режиме консоли (работа через CLI-утилиты, терминал или скрипты) для ускорения тестирования и анализа данных.
• Работа с БД (Инструменты): Использование DBeaver или DataGrip.
• Работа с кодом и логами: Навыки работы в Visual Studio Code для анализа логов, JSON/XML и редактирования Markdown.
• Процессы: Практический опыт работы с Git/GitLab и понимание принципов CI/CD.
• Критическое мышление: Навык быстро погружаться в сложную бизнес-логику и понимать, где машинный код мог упустить человеческий фактор.

Будет плюсом:

• Понимание предметной области (транспортная логистика, FTL-перевозки, принципы работы тендерных площадок и ЭТрН).
• Навык продвинутого Prompt Engineering для генерации сложных SQL-запросов под PostgreSQL или комплексных моков для Postman.