Должность: Senior QA Specialist (Typescript + AI)
Местоположение: XCEE / Болгария; Польша; Румыния
Xebia — это глобальный партнер в области цифровой трансформации и инжиниринга, ориентированный на ИИ. Обладая более чем 25-летним опытом и командой из 5000 профессионалов в 16 странах, мы помогаем организациям проектировать и создавать масштабируемые продукты, платформы и решения на основе данных.
Мы специализируемся на искусственном интеллекте, данных и облачных технологиях, интеллектуальной автоматизации и цифровых продуктах, сочетая глубокую техническую экспертизу с сильным акцентом на инженерное совершенство и культуру, ориентированную на людей.
В регионе CEE мы представляем собой команду из почти 1000 экспертов, которые создают современные приложения, платформы данных и решения для ИИ для таких клиентов, как Millennium, ING, Play, Edenred, Arabian Drilling, FedEx, Leroy Merlin, Truecaller, Volotea, Schmitz Cargobull и многих, многих других. Мы работаем с ведущими технологиями, включая AWS, Azure, GCP, Databricks и Snowflake, и сочетаем сильную инженерную культуру с консалтинговым подходом и постоянным фокусом на рост и обмен знаниями.
Мы ищем старшего инженера по качеству, который присоединится к небольшой команде опытных специалистов, модернизирующих обширное портфолио устаревших настольных бизнес-приложений в современные веб-решения. Приложения относятся к устоявшейся финансовой программной платформе. Миграция осуществляется с использованием ИИ-агентов для написания кода в рамках структурированного рабочего процесса с контролируемыми этапами. На этой должности вы будете нести ответственность за качество и верификацию. Вы определите, как доказать, что мигрированное приложение ведет себя так же, как оригинал, встроите автоматизированные проверки в рабочий процесс поставки и поможете команде клиента принять этот подход.
Вы будете:
- разрабатывать подход к верификации мигрированных приложений, от стратегии тестирования до приемки,
- помогать в определении поведенческих спецификаций и обеспечивать их тестируемость и прослеживаемость к исходной системе,
- создавать автоматизированные контрольные точки качества в рабочем процессе разработки с поддержкой ИИ,
- тестировать REST API и веб-интерфейсы, включая проверку данных по сравнению с устаревшей системой,
- измерять и сообщать об эффективности тестирования, усилиях по обзору и метриках качества,
- проводить приемочное тестирование с экспертами предметной области и фиксировать результаты в согласованных форматах,
- подготавливать и проводить сессии по передаче знаний для инженерной команды клиента.
Ваш профиль:
- более 5 лет опыта в области обеспечения качества, включая верификацию миграций или переписываний устаревших систем, таких как характеризационное тестирование, тестирование по эталонным образцам или тестирование эквивалентности,
- разработка тестов на основе спецификаций и прослеживаемость, например, с использованием BDD, критериев приемки или тестирования на основе требований,
- сильные навыки автоматизации тестирования на TypeScript,
- тестирование REST API, включая проверку контрактов и схем, а также тесты на основе данных,
- сквозное тестирование веб-приложений (E2E), предпочтительно с использованием Playwright,
- хорошие навыки SQL и опыт проверки данных в бизнес-приложениях,
- практическое применение инструментов ИИ для написания кода (таких как Claude Code, Cursor или GitHub Copilot) в работе QA, а также способность критически оценивать сгенерированный ИИ код и тесты,
- опыт использования мутационного тестирования, инъекции ошибок или других методов измерения эффективности тестов,
- тестирование интенсивно использующих данные бизнес-систем, желательно в сфере финансов или ERP,
- свободное владение английским языком,
- практический опыт использования ИИ-ассистентов (например, Claude Code, GitHub Copilot, Cursor) для повышения производительности, качества или принятия решений при поставке программного обеспечения,
- требуется проживание в регионе Европейского Союза и разрешение на работу.
Желательно:
- опыт оценки выходных данных LLM, таких как средства оценки (eval harnesses) или настройки LLM-как-судьи (LLM-as-judge),
- снимковое тестирование, одобрительное тестирование, визуальное регрессионное тестирование или свойство-ориентированное тестирование,
- тестирование многопользовательских развертываний или развертываний с одним клиентом на пользователя,
- тестирование производительности и пакетной обработки,
- инструменты мутационного тестирования, такие как Stryker или PIT,
- рабочее знание Docker и CI/CD пайплайнов, и настройка изолированных тестовых сред,
- опыт применения GenAI более структурированным способом в рамках SDLC, включая определенные рабочие процессы, шаблоны запросов или интеграции инструментов, встроенные в повседневную работу,
- интерес и знакомство с новыми практиками, управляемыми ИИ (например, рабочие процессы на основе агентов, шаблоны автоматизации, разработка с помощью ИИ), с готовностью исследовать и экспериментировать за пределами стандартных подходов.
Процесс найма:
Рассмотрение резюме – HR-звонок – Интервью – Интервью с клиентом – Решение
