ONISETE POSITION BAKU | XSOLLA

О НАС

Xsolla — глобальная компания в сфере коммерции видеоигр, предоставляющая комплексный набор инструментов и услуг для разработчиков и издателей игр, включая платежи, дистрибуцию, игровые магазины, решения для лаунчеров и услуги партнерской сети. Наша платформа обрабатывает транзакции в более чем 200 географических регионах, поддерживая тысячи игр и миллионы игроков по всему миру. Качество — это не опция, а основа каждого продукта, который мы выпускаем.

ОБЗОР РОЛИ

Директор по обеспечению качества (Director of QA) — это старшая техническая руководящая должность, ответственная за развитие и масштабирование функции инжиниринга качества Xsolla в рамках нескольких продуктовых линеек, команд и часовых поясов. Вы определите и будете продвигать стратегическое видение обеспечения качества — от архитектуры автоматизации тестирования и интеграции CI/CD до практик тестирования с использованием ИИ и инжиниринга производительности. Вы возглавите распределенную организацию из более чем 30 QA-инженеров и тимлидов в рамках более широкой организации QA, насчитывающей более 75 специалистов, обеспечивая предсказуемый и высококачественный выпуск каждого продукта Xsolla. Это не должность только для менеджеров. Вы должны быть глубоко технически подкованными — способными просматривать код автоматизации, проектировать фреймворки тестирования, отлаживать CI/CD-пайплайны и на практике оценивать подходы к тестированию на основе ИИ.

Ключевые обязанности

Стратегическое руководство и владение

• Определять и реализовывать стратегию QA для всех продуктов Xsolla, согласовывая цели качества с бизнес-целями и дорожными картами продуктов.

• Владеть результатами QA от начала до конца — от планирования тестирования до утверждения релиза — и нести ответственность за результаты, а не только за действия.

• Устанавливать и обеспечивать соблюдение критериев качества, политик управления дефектами и критериев готовности к выпуску во всех продуктовых командах.

• Обеспечивать организационную зрелость: развивать функцию QA от реактивного тестирования к проактивному инжинирингу качества, встроенному на каждом этапе SDLC.

• Представлять QA на уровне руководства — четко и с использованием данных доносить риски качества, компромиссы и потребности в ресурсах до руководителей уровня VP/C-level.

• Разрабатывать и контролировать корпоративные фреймворки автоматизации тестирования, охватывающие UI (Playwright), API, проверку баз данных (SQL) и тестирование производительности (K6).

• Определять и поддерживать стандарты качества тестового кода — включая обзор кода, участие в PR, повторно используемые библиотеки и модульный дизайн тестов.

• Глубокое понимание Git workflows — стратегий ветвления, обзоров запросов на слияние, гигиены репозитория и лучших практик управления версиями кода в нескольких репозиториях.

• Экспертное знание CI/CD pipelines — проектирование, оптимизация и устранение неполадок в автоматизированных пайплайнах сборки, тестирования и развертывания (GitHub Actions, GitLab CI, Jenkins или аналогичные).

• Обеспечивать полную интеграцию всей автоматизации в CI/CD-пайплайны с четкими сигналами прохождения/непрохождения, автоматическими проверками регрессии и бенчмарками производительности на каждом этапе релиза.

• Продвигать внедрение практик infrastructure-as-code для тестовых сред — контейнеризированное выполнение тестов, эфемерные среды и паритет сред между staging и production.

• Оценивать, выбирать и внедрять инструменты QA — включая платформы управления тестированием (Qase), инструменты наблюдения и интеграции отслеживания дефектов.

• Доказанный опыт использования ИИ в повседневной деятельности QA — не теоретический, а продемонстрированный. Вы использовали инструменты ИИ для генерации тестовых случаев, написания кода автоматизации, анализа результатов тестов, выявления нестабильных тестов или ускорения отладки.

• Продвигать и операционализировать инжиниринг качества на основе ИИ в организации — в частности, используя Claude AI для генерации кода, проектирования тестов, написания скриптов автоматизации и документации.

• Определять фреймворки управления для артефактов, сгенерированных ИИ — процессы валидации, обзора и утверждения, чтобы гарантировать соответствие выходных данных ИИ стандартам качества.

• Быть в курсе достижений в области ИИ/МО, связанных с тестированием — интеллектуальный выбор тестов, предиктивный анализ дефектов, автономная генерация тестов и самовосстанавливающаяся автоматизация.

• Устанавливать метрики для измерения влияния внедрения ИИ на скорость QA, охват и показатели обнаружения дефектов.

• Руководить, наставлять и развивать распределенную команду из более чем 30 QA-специалистов — включая QA Leads, Senior QA Engineers и QA Engineers — в нескольких часовых поясах (Америка, Европа, Азиатско-Тихоокеанский регион).

• Создавать культуру высокой производительности, основанную на ответственности, техническом превосходстве, непрерывном обучении и психологической безопасности.

• Проводить регулярные 1:1-встречи, беседы о карьерном развитии и оценки производительности. Выявлять и развивать будущих QA-лидеров.

• Разрабатывать и внедрять программы адаптации, пути развития навыков и учебные программы по техническому обучению — включая ИИ-грамотность для всех членов QA-команды.

• Управлять распределением ресурсов и планированием мощностей для нескольких одновременных проектов, обеспечивая предсказуемую и устойчивую поставку QA.

• Чувствительно и эффективно управлять кросс-культурными командными взаимодействиями — поистине глобальная команда требует глобального менталитета руководства.

• Обеспечивать строгие QA-процессы в организации: • Управление тестовыми случаями: Создавать, поддерживать и выполнять комплексные тестовые случаи в Qase с полной отслеживаемостью (статусы pass, fail, blocked).

• Документирование багов: Убедиться, что все staging баги документируются с подробными шагами воспроизведения, ожидаемым и фактическим поведением, деталями среды, скриншотами/видео и классификацией по серьезности — в соответствии с установленными стандартами обучения.

• Документирование фреймворков автоматизации: Поддерживать ясную, актуальную документацию для всех фреймворков автоматизации, обеспечивая возможность любому инженеру быстро адаптироваться и внести свой вклад.

• QA Score: Обеспечивать итеративное улучшение метрик QA Score — отслеживая охват автоматизацией, процент упущенных дефектов, скорость выполнения тестов и стабильность регрессии.

• Определять и отслеживать KPI и OKR QA — регулярно представлять руководству дашборды качества и анализ тенденций.

• Проводить анализ первопричин производственных пропусков дефектов и внедрять системные корректирующие действия.

• Тесно сотрудничать с отделами инжиниринга, продукта, DevOps и управления релизами для внедрения практик качества на каждом этапе жизненного цикла разработки.

• Эффективно работать в Agile/Scrum средах — участвовать и проводить планирование спринтов, ретроспективы, ежедневные стендапы и церемонии релиза.

• Выступать в качестве основного QA-стейкхолдера для кросс-функциональных инициатив — стратегия среды, автоматизация развертывания, реагирование на инциденты и процессы постмортемов.

• Строить прочные отношения с руководством инженерных отделов, чтобы QA не был узким местом, а ускорителем.

• Должен быть технически подкованным и способным писать код для тестирования и автоматизации.

• Использовать Claude AI для помощи в создании кода, автоматизации и проектировании тестов.

• Строго следовать QA-процессам: создавать и выполнять надежные тестовые случаи в Qase, поддерживать четкую документацию во фреймворках автоматизации, обеспечивать отслеживаемость выполненных тестовых случаев со статусами (pass, fail, blocked) и документировать Staging Bugs с подробной информацией в соответствии со стандартами обучения.

• Вносить вклад в итеративное улучшение QA Score и процессов тестирования.

• Обладать сильными коммуникативными и коллаборативными навыками, аналитическим складом ума и стремлением к непрерывному обучению.

• Способность эффективно работать в Agile/Scrum средах, участвуя в планировании спринтов, ретроспективах и ежедневных стендапах.

Требуемые квалификации

• 15+ лет опыта в QA/Quality Engineering, из них не менее 6+ лет на руководящих должностях уровня Senior Manager или Director.

• Подтвержденный опыт руководства командами из 30+ человек, распределенными по нескольким часовым поясам и культурным контекстам.

• Практические технические навыки — вы можете писать и просматривать код автоматизации тестирования, а не просто управлять людьми, которые это делают. Владение одним или несколькими языками: Python, JavaScript/TypeScript, Java.

• Глубокая экспертиза во фреймворках автоматизации тестирования: Playwright, Selenium, Cypress или аналогичные для UI; инструменты тестирования API (REST/GraphQL); проверка баз данных через SQL.

• Опыт тестирования производительности: K6, JMeter, Gatling или Locust — проектирование, выполнение и анализ нагрузочных/стрессовых/длительных тестов.

• Экспертное знание Git: стратегии ветвления (GitFlow, trunk-based), рабочие процессы pull request, практики обзора кода, управление репозиторием в нескольких репозиториях.

• Экспертное знание CI/CD: проектирование и поддержка пайплайнов (GitHub Actions, GitLab CI, Jenkins, CircleCI), интеграция автоматизированных тестов в рабочие процессы сборки/развертывания, отладка сбоев пайплайнов.

• Продемонстрированное использование инструментов ИИ в профессиональной работе QA — Claude, ChatGPT, Copilot или аналогичные — для генерации тестов, написания кода автоматизации, анализа дефектов или оптимизации процессов. Предоставьте конкретные примеры.

• Сильное понимание методологий Agile/Scrum и опыт работы внутри и между Agile-командами.

• Опыт работы с платформами управления тестированием (Qase, TestRail, Zephyr или аналогичные).

• Отличные коммуникативные навыки — способность представлять сложные технические вопросы качества нетехническим заинтересованным сторонам, писать четкую документацию и влиять без полномочий.

• Степень бакалавра в области компьютерных наук, инженерии или смежной области (или эквивалентный практический опыт).

Предпочтительные квалификации

Опыт работы в индустрии видеоигр, финтеха или e-commerce/платежей — понимание уникальных проблем качества высокопроизводительных транзакционных систем.

Опыт работы с облачными архитектурами (GCP, AWS, Azure) и стратегиями тестирования для микросервисов, систем, управляемых событиями, и распределенных архитектур.

Знакомство с контейнеризацией и оркестрацией (Docker, Kubernetes) для управления тестовыми средами.

Опыт создания или управления едиными тестовыми средами — стратегиями непроизводственных сред, обеспечивающими безопасную, детерминированную и масштабируемую валидацию.

Знание основ тестирования безопасности (OWASP, тестирование на проникновение, сканирование уязвимостей).

Опыт тестирования конвейеров данных и валидации качества данных.

Опыт создания Центров передового опыта QA (QA Centers of Excellence) или трансформации QA-организаций с ручного тестирования на автоматизацию.

Как выглядит успех (Первые 12 месяцев)

• 90 дней: Завершить оценку текущих QA-процессов, инструментов, возможностей команды и охвата автоматизацией. Установить отношения со всеми QA-лидами и ключевыми инженерными стейкхолдерами. Определить 3 основные стратегические пробелы.
• 180 дней: Представить дорожную карту стратегии QA, согласованную с приоритетами продукта и инжиниринга. Внедрить измеримые улучшения в охват автоматизацией и интеграцию тестов в CI/CD. Запустить пилотное тестирование с использованием ИИ как минимум в 2 продуктовых командах.
• 365 дней: Добиться измеримого снижения процента упущенных производственных дефектов. Обеспечить охват автоматизацией >80% критических регрессионных путей. Практики тестирования с использованием ИИ внедрены во всех QA-командах. QA Score стабильно растет. Показатели вовлеченности и удержания команды соответствуют или превышают бенчмарки компании.