Компания: Welltory Inc.**

Welltory — это health-tech компания с аудиторией более 17 миллионов пользователей, которая помогает людям лучше заботиться о своем здоровье с помощью анализа данных. Мы стабильно входим в топ-10 приложений для здоровья в США.

О роли (прочитайте это перед требованиями — это важно)

Это R&D-позиция, и мы сразу говорим об этом. Здесь нет готового фреймворка для автоматизации тестирования, в который можно просто вставиться и писать тесты на автопилоте. Сейчас наша разработка ускорилась (AI, найм), а ручное QA не успевает за ней — оно стало узким местом всего процесса поставки. Мы решаем эту проблему не за счет расширения команды, а за счет создания инструментов: постепенно заменяя разные этапы тестирования AI и автоматизацией, проверяя каждый на реальных результатах.

Это значит, что стек и процессы еще формируются — и это особенность роли, а не баг. Часть работы — классическая автоматизация мобильного тестирования. Часть — AI-инструменты и автоматизация процессов, которые выходят далеко за рамки автотестов (например, у нас уже есть эксперимент, где AI сам навигирует по приложению, сравнивает экраны пиксель-в-пиксель с Figma и автоматически создает баги).

Баланс между этими направлениями будет смещаться по мере того, как эксперименты либо докажут свою состоятельность, либо будут отброшены. Если вы ищете зрелый процесс с четко определенными треками, эта роль, вероятно, не для вас — и это совершенно нормально. Если вы горите желанием создавать эти треки самостоятельно, читайте дальше.

Еще один важный момент, который стоит понять с самого начала: в основе Welltory лежит анализ данных о здоровье. Наш продукт обрабатывает физиологические данные пользователей и предоставляет персонализированные инсайты. В результате значительная часть тестирования заключается не в том, рендерится ли экран правильно, а в проверке корректности расчетов и точности результатов, выдаваемых лежащими в основе алгоритмами.

Требования

Что вам точно понадобится:

• Опыт в автоматизации: вы писали автоматизированные тесты и понимаете, как работает автоматизация тестирования — где она создает реальную ценность, а где становится поддержкой ради поддержки. Конкретный стек вторичен.
• R&D-мышление: вы комфортно чувствуете себя в условиях неопределенности. Вы можете взять инструмент без доказанной истории, быстро проверить гипотезу «работает / не работает», задокументировать результат и двигаться дальше, вместо того чтобы ждать, пока кто-то разобьет задачу на детальные шаги.
• Готовность работать с данными (с помощью AI): наш продукт построен вокруг анализа данных о здоровье и генерации значимых результатов для пользователей, поэтому многие наши QA-задачи связаны с проверкой алгоритмов расчета, а не только с поведением UI. Вам не нужно быть дата-сайентистом или аналитиком, но вы должны быть готовы исследовать данные с помощью AI: сравнивать результаты расчетов между сборками, выявлять, где начались расхождения в числах, и проверять, что обновленные алгоритмы дают ожидаемые результаты. Если работа с данными через AI кажется вам пугающей, эта роль, скорее всего, будет сложной.
• Искренний интерес к AI-инструментам: вы не просто «слышали об AI» — вы активно используете его в работе, следите за новыми инструментами и понимаете, что автоматизация тестирования в 2026 году выходит далеко за рамки Appium или XCUITest. Она включает AI-агентов, MCP, LLM, скрипты и автоматизированные рабочие процессы, которые связывают воедино целые процессы.
• Инженерное мышление за пределами автотестов: вы естественно замечаете повторяющуюся работу и думаете о ее устранении — будь то через автоматизированные тесты, скрипты, AI-пайплайны или улучшения процессов. Мы оптимизируем гораздо больше, чем выполнение тестов: приемочное тестирование, регрессию, анализ трафика, рабочие процессы по багам и многое другое.
• Понимание того, что вы автоматизируете: у вас есть глубокое понимание того, как мобильное приложение взаимодействует с бэкендом (клиент ↔ сервер, API, управление состоянием, аналитика). Вы не можете автоматизировать проверку чего-то, чего не понимаете.
• Асинхронная самодостаточность: мы полностью удаленная, асинхронная команда. Вы продвигаете свою работу вперед, задаете вопросы в публичных каналах и четко общаетесь в письменной форме.

Большие плюсы:

• Опыт в мобильной автоматизации (iOS / Android). Приятно иметь, но сильный R&D/AI-майндсет в сочетании с общим опытом автоматизации может это полностью компенсировать.
• Практический опыт использования AI-агентов, MCP и LLM-инструментов в реальной продакшн-работе.
• Опыт работы над продуктами в сфере Health или Wellness.

Если вы чувствуете, что немного не дотягиваете в какой-то области, но все остальное идеально описывает вас — все равно подавайте заявку. Мы гораздо больше ценим ваше тестовое задание и интервью, чем проверку каждого пункта.

Чем вы будете заниматься

• Автоматизация QA-воркфлоу — брать конкретные ручные процессы (регрессионное тестирование, приемку дизайна, smoke-тестирование, анализ трафика, проверку консистентности расчетов между сборками) и заменять их автоматизированными тестами или AI-инструментами, которые становятся надежными частями нашего рабочего процесса. Один из примеров из нашего существующего инструментария — сравнение результатов расчетов Welltory Core между сборками из App Store и Release Candidate, автоматическое выделение различий. Это тестирование данных, а не экранов.
• Проведение R&D-экспериментов — оценка новых AI-инструментов и подходов к автоматизации на реальных проблемах: работают ли они, соответствуют ли ручному качеству, стоит ли их внедрять? Быстрое отбрасывание идей, которые не приносят результата.
• Построение и развитие инфраструктуры автоматизации — превращение успешных экспериментов в стабильные инструменты и рабочие процессы, используемые всей QA-гильдией.
• Тесное сотрудничество с командой — партнерство с QA-инженерами (чтобы решать, что автоматизировать в первую очередь), разработчиками (чтобы убедиться, что продукт предоставляет все необходимое для автоматизации, например, элементы доступности) и руководителем QA-гильдии (для согласования приоритетов).
• Обмен знаниями и повышение уровня — документирование открытий, внедрение новых инструментов и подходов, помощь всей QA-команде в повышении эффективности. Вы не единственный хранитель магии автоматизации — вы тот, кто помогает всем лучше автоматизировать.

Что мы предлагаем

О компании и продукте

• Приложение для здоровья с более чем 17 миллионами пользователей из 130 стран и более чем 140 тысячами пятизвездочных оценок в магазинах приложений.
• Мы анализируем данные о здоровье пользователей и предоставляем персонализированные рекомендации.
• Мы работаем по методологии Shape Up с четко определенными циклами выпуска.
• Вся разработка (iOS, Android, Web, Backend) происходит в рамках одной продуктовой организации.

Как мы работаем

• Полностью удаленная работа — живите где хотите и работайте вместе с коллегами со всего мира.
• Асинхронное общение — наши основные инструменты: Slack, Confluence и Asana. Мы подключаемся к Zoom только тогда, когда синхронное обсуждение действительно необходимо. Мы ценим продуманное письменное общение.
• Здоровый баланс гибкости — оплачиваемые компанией выходные дни, когда вам нужно перезарядиться или переехать. Нет трекеров времени.
• Доверие по умолчанию — никакого микроменеджмента. Особенно важно в R&D-роли, где от вас ожидается экспериментирование, обучение и иногда неудачи.

Льготы и рост

• Оборудование с 50% субсидией после шести месяцев работы.
• Внутренний психолог для поддержки команды.
• Программа опционов на акции за значительный вклад.
• Регулярные пересмотры зарплаты на основе результатов оценки эффективности, с возможностями как горизонтального, так и вертикального роста.
• По-настоящему передовая роль: вы будете формировать автоматизацию QA в Welltory, а не поддерживать чужое наследие.

Как подать заявку

• Заполните форму заявки (займет примерно 15–20 минут).
• Пришлите резюме и расскажите о своем опыте.
• Выполните тестовое задание.
• Если мы пройдем дальше, вас ждут 2–3 этапа интервью: HR-скрининг, техническое интервью и финальное интервью с командой.