Middle QA Engineer

AI & LLM

DBF ищет Middle QA Engineer в команду на AI-проект.

Мы развиваем решения на базе LLM и RAG и ищем QA-инженера, который поможет проверять качество и стабильность AI-продукта — от API и backend-логики до качества ответов нейросети.

💻 О вакансии

Должность: Middle QA Engineer Направление: AI / LLM / RAG Опыт: от 3 лет в ручном тестировании Формат: удалённая работа Занятость: full-time Тип оформления: ГПХ / ИП Зарплата: обсуждается индивидуально Часовой пояс: GMT + 3

🔍 Чем предстоит заниматься

— проводить функциональное, регрессионное, smoke, UAT и негативное тестирование; — тестировать API через Postman / Insomnia; — писать тест-кейсы, чек-листы и баг-репорты в Jira / Zephyr; — работать с SQL, логами и трейсингом; — тестировать AI-чатов и multi-turn сценарии; — проверять edge cases, adversarial / jailbreak-промпты и safety-фильтры; — оценивать качество ответов LLM: точность, релевантность, полноту и тональность; — тестировать RAG-пайплайны и корректность источников в ответах; — использовать AI-инструменты для автоматизации рутинных QA-задач и написания небольших скриптов.

🧠 Что ожидаем

QA-база: — от 3 лет опыта в ручном тестировании; — понимание основных видов тестирования; — Jira / Zephyr; — SDLC / STLC, Agile / Scrum; — Postman / Insomnia; — базовый SQL; — работа с логами и трейсингом.

AI / LLM: — понимание принципов работы LLM: токены, temperature, top-p, context window; — понимание prompt engineering; — знание типичных проблем LLM: hallucinations, потеря контекста, nondeterminism, sensitivity к формулировкам; — опыт или понимание тестирования multi-turn диалогов, edge cases и jailbreak-промптов; — понимание оценки качества AI-ответов; — базовое понимание RAG: чанкинг, эмбеддинги, vector search, reranking, retrieval; — умение проверять корректность источников и цитирования в RAG-ответах.

Технически: — практический опыт с Claude Code или аналогичными AI coding CLI; — базовое понимание ООП; — способность читать код автотестов и писать простые вспомогательные скрипты на Python / Java / C#.

🤖 Почему может быть интересно

Это возможность работать не только с классическим QA, но и с современными AI-продуктами, где качество нельзя проверить исключительно по принципу «кнопка работает / кнопка не работает».

Здесь предстоит разбираться в том, почему AI дал конкретный ответ, откуда он взял информацию, насколько она корректна и как система ведёт себя в нестандартных сценариях.

📩 @dbf_hrbot