Москва, улица Обручева, 30/1с2
Метро: БеляевоСбер2В — система бизнес-сервисов под единым управлением. Вместе мы решаем комплексные задачи государства, бизнеса и регионов с помощью аналитики больших данных, искусственного интеллекта, автоматизации и ЭДО.
Мы в цифрах:
• 50+ собственных решений
• 1,2 млн клиентов малого бизнеса
• 40+ отраслей используют наши продукты
• 2,5 тыс. клиентов крупного бизнеса и госсектора
Наши технологии (аналитика больших данных, машинное обучения, визуализация) помогают бизнесу расти, а регионам — развиваться.
Мы в поиске QA Automation Engineer (AI-платформа) в команду, которая работает совместно с корпоративным блоком ПАО Сбербанк и реализует AI-проекты для внешних заказчиков. Тесно сотрудничаем с исследовательскими подразделениями банка, используем их опыт и наработки для внедрения прикладных решений
Чем предстоит заниматься:
Функциональное тестирование frontend, backend и AI-платформы;
Подготовка тест-планов, тест-кейсов и чек-листов;
Тестирование REST API и интеграций с внутренними ИТ-системами;
Тестирование AI-ассистентов, агентских сценариев и работы с документами;
Проверка качества ответов LLM и RAG;
Ручная и автоматизированная оценка качества AI с использованием LLM-as-a-Judge;
Регрессионное, интеграционное и приёмо-сдаточное тестирование;
Анализ логов, метрик и трассировок (LangFuse, Elasticsearch);
Воспроизведение и локализация дефектов, взаимодействие с разработчиками при их устранении;
Участие в развитии процессов тестирования AI-платформы и повышении качества релизов.
Мы будем рады познакомиться, если у тебя есть:
Опыт в QA не менее 3 лет, из них минимум 1 год плотной работы с автоматизацией;
Понимание принципов тестирования;
Опыт написания тестов для backend и frontend на фреймворках Pytest, Playwright;
Понимание взаимодействия backend и frontend (REST API);
Знание SQL на продвинутом уровне;
Опыт работы с Confluence, Jira;
Знание одного из языков автоматизации: Java, Python;
Понимание принципов RAG;
Опыт работы с семантическим поиском (использование embedding-моделей);
Опыт работы с LLM-приложениями, агентами, платформами-конструкторами на базе LLM + RAG;
Опыт работы с Git;
Знание методологии Agile-разработки.
Что мы предлагаем:
Почему у нас классно работать:
Мы верим в силу данных как инструмента позитивных изменений.