Мы строим систему AI-агентов, которая автоматизирует процессы тестирования программного обеспечения. В основе — core-агент с расширяемой архитектурой навыков (skills). Каждый навык агентизирует отдельный этап тестирования: от генерации тест-кейсов до приёмочного тестирования и анализа результатов.
Мы ищем AI Skill Engineer — человека на стыке системного анализа, product ownership и технического проектирования AI-систем. Это не чистый разработчик и не чистый аналитик: это продуктовый инженер навыков, который ведёт навык от идеи до production и дальнейшего развития.
Обязанности:
Выявление и формализация требований:
- Проводить интервью с владельцами предметных областей (доменными экспертами, QA-лидами, командами разработки), выявлять их реальные потребности в автоматизации и агентизации тестирования
- Отделять «хотелки» от реальной ценности: формулировать проблему, которую решает навык
- Фиксировать требования в виде бизнес-требований (БТ) и технического задания (ТЗ) к навыку — чётко, без двусмысленностей, с критериями приёмки
Техническое проектирование навыка:
- Совместно с IT-лидом прорабатывать техническую реализацию: определять необходимые инструменты агента, выявлять доработки core-агента, проектировать последовательность шагов выполнения навыка
- Понимать архитектуру агента (системный промпт, контекст, инструменты, skill.md) и уметь принимать обоснованные проектные решения
- Оценивать ограничения и риски: что можно автоматизировать через навык «в лоб», где нужна более сложная оркестрация
Создание навыка (skill.md):
- Самостоятельно разрабатывать файл skill.md — инструкцию для агента, описывающую: цель навыка, шаги выполнения, используемые инструменты, входные параметры, формат результата, edge cases и правила поведения агента
- Обеспечивать корректность, полноту и тестируемость навыка
- Итерировать навык на основе тестирования и обратной связи
Постановка задач разработчику:
- Формулировать чёткие задания на создание исполняемых скриптов, необходимых для работы навыка (интеграции с инструментами, вызовы API, обработка данных)
- Описывать ожидаемое поведение скриптов: входы, выходы, обработку ошибок, формат возвращаемых данных
- Проверять результат работы разработчика и давать корректирующую обратную связь
Приёмка навыка:
- Проверять готовый навык на соответствие исходным требованиям
- Проводить тестирование навыка: позитивные и негативные сценарии, граничные случаи, корректность вывода агента
- Фиксировать дефекты, добиваться их устранения, финально подтверждать готовность навыка к эксплуатации
Развитие навыков на основе обратной связи:
- Выстраивать канал сбора обратной связи от пользователей навыков
- Анализировать паттерны ошибок, жалобы и пожелания — приоритизировать доработки
- Планировать и реализовывать итерации навыков, отслеживать метрики качества.
Обязательные навыки:
- Опыт системного анализа или product ownership от 2 лет: умение работать с заказчиками, выявлять требования, писать ТЗ и user stories
- Практический опыт работы с LLM / AI-агентами: понимание того, как работают промпты, инструменты агента, контекст, ограничения модели
- Умение писать чёткую техническую документацию: skill.md, ТЗ, критерии приёмки — всё должно быть однозначно читаемо и разработчиком, и агентом
- Базовое понимание тестирования ПО: знание этапов тестирования, видов тест-артефактов, процесса QA
- Навыки промпт-инжиниринга: понимание chain-of-thought, структурирования инструкций, работы с few-shot примерами
- Коммуникативные навыки: умение вести диалог с нетехническими экспертами предметных областей и одновременно — с разработчиками
Желательные навыки:
- Опыт работы с MCP (Model Context Protocol) или аналогичными инструментальными протоколами для агентов
- Знание принципов agentic-архитектур: ReAct, Workflow, планирование, память агента
- Понимание CI/CD, опыт работы с API-интеграциями
- Базовые навыки Python или TypeScript — достаточные для чтения кода и написания прототипов скриптов
- Опыт в тест-автоматизации (Playwright, Selenium, pytest и т.п.)
Личные качества:
- Системное мышление: способность видеть как детали, так и общую картину
- Инициативность: навык — это ваш продукт, вы отвечаете за него от идеи до результата
- Внимание к деталям: агент ведёт себя ровно так, как написано в навыке — неточность в инструкции = ошибка в продакшене
- Готовность к неопределённости: область молодая, готовых рецептов нет — нужно исследовать и экспериментировать.
Мы предлагаем:
- Стабильный оклад и социальная поддержка сотрудников
- Расширенный ДМС с первого дня работы для сотрудников и льготная медицинская страховка для близких
- Бесплатная подписка СберПрайм+, скидки на продукты компаний-партнеров
- Корпоративная пенсионная программа
- Корпоративное обучение за счет компании
- реферальная программа для сотрудников: можно пригласить в команду знакомых профессионалов и получить вознаграждение до 100 тыс. рублей
- Официальное оформление с первого дня
- Корпоративный спортзал и скидки в спортзалы-партнеры
- Мощное железо, дополнительные мониторы и всё, что нужно для продуктивной работы
- Современный офис с системой «умный дом», зонами отдыха и balance-бордами
- Работу по Agile с лучшими из IT индустрии: 2000 продуктовых команд и возможность внутреннего перемещений.