QA auto (Data Governance / Data Catalog)

О вакансии

#вакансия #QA #AutomationQA #Python #MLOps #ML #AI #РФ #удаленка

Вакансия: QA Automation / QA Engineer (MLOps Platform) Компания: Selecty (КА) Формат: удалённо по РФ 📍 Занятость: полная ЗП 💸: 280–300 тыс. руб. на руки по ТК РФ (есть вариант оформления через ИП) Ищем QA-инженера для тестирования платформы MLOps, который хочет развиваться не только в автоматизации, но и в управлении качеством продукта и релизами. На старте предстоит заниматься функциональным, интеграционным, регрессионным и исследовательским тестированием, проверять взаимодействие сервисов и сложные end-to-end сценарии работы платформы. Постепенно предстоит развивать автоматизацию, интегрировать проверки в CI/CD и выстраивать релизный процесс: формировать чек-листы, критерии приёмки и quality gates. Важны техническая любознательность, самостоятельность и готовность брать ответственность за качество платформы целиком. ⭐ Требования

• Хорошая база в тестировании ПО: понимание видов тестирования, умение составлять тестовые сценарии и находить дефекты
• Опыт или готовность развиваться в автоматизации тестирования
• Понимание принципов работы API и интеграций между сервисами
• Интерес к технической стороне тестирования: логи, Linux, SQL, Git, CI/CD и контейнеры
• Базовое понимание жизненного цикла ML-моделей и работы с данными
• Понимание назначения CI/CD и автоматизированных quality gates
• Умение разбираться в сложных системах и анализировать end-to-end сценарии
• Готовность самостоятельно выявлять проблемы, предлагать улучшения и постепенно брать ответственность за качество и релизы платформы

Будет преимуществом

• Опыт работы с Kubernetes и Docker
• Практический опыт настройки и использования CI/CD
• Опыт API-тестирования
• Знание инструментов observability: logs, metrics, traces
• Опыт тестирования ML/AI-систем или MLOps-инфраструктуры
• Опыт построения и улучшения релизных процессов
• Опыт автоматизации регрессионных проверок и release checks

⚙️ Инструменты и технологии

API, Linux, SQL, Git, CI/CD, Docker, Kubernetes, logs, metrics, traces, ML/AI, MLOps.

☄️ Обязанности

• Проведение функционального, интеграционного, регрессионного и исследовательского тестирования платформы
• Проверка сложных end-to-end сценариев MLOps: от подготовки и запуска workload до получения результата
• Тестирование взаимодействия компонентов платформы, API, сервисов, инфраструктуры и внешних интеграций
• Анализ результатов тестирования, локализация проблем и помощь разработчикам в поиске причин дефектов
• Подготовка и поддержка тестовой документации, чек-листов и тестовых сценариев
• Развитие тестовой стратегии: определение проверок для ручного и автоматизированного тестирования
• Автоматизация регрессионных проверок и release checks
• Интеграция автоматизированных проверок в CI/CD
• Участие в подготовке и проведении релизов
• Формирование критериев готовности релиза, release checklist, quality gates и критериев приёмки
• Совершенствование релизного цикла совместно с разработчиками, DevOps/MLOps и другими участниками команды
• Постепенное принятие ответственности за качество платформы и готовность релизов

⭐️ Условия

• Техника предоставляется
• ДМС со стоматологией
• Компенсация фитнеса
• Скидки на обучение, кино, Skyeng
• Индексация ЗП

Резюме присылать 📩 @alinarood

📢 Источник: https://t.me/machinelearning_jobs/126218