Welltory — это health-tech компания с более чем 17 миллионами 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 (пожалуйста, прочитайте это перед требованиями — это важно)

Это R&D роль, и мы сразу говорим об этом. Вас не ждет готовый фреймворк для автоматизированного тестирования, в который можно просто подключиться и писать тесты на автопилоте. Сейчас наше развитие ускорилось (AI, найм), а ручное QA не успевает масштабироваться — оно стало узким местом всего процесса доставки. Мы решаем это не расширением команды, а созданием инструментов: замещая, один за другим, разные этапы тестирования с помощью AI и автоматизации, валидируя каждый на реальных исходах.

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 с Figma pixel-by-pixel и автоматически заводит баги).

Баланс между этими областями будет смещаться по мере того, как эксперименты будут доказывать свою состоятельность или отбрасываться. Если вы ищете зрелый процесс с четко определенными треками, эта роль, скорее всего, не для вас — и это совершенно нормально. Если же вас воодушевляет построение этих треков самостоятельно, читайте дальше.

Еще одна важная вещь, которую стоит понять с самого начала: в основе Welltory лежит анализ данных о здоровье. Наш продукт обрабатывает физиологические данные пользователей и выдает персонализированные инсайты. В результате значительная часть тестирования — это не проверка корректности отрисовки экрана, а верификация точности расчетов и корректности работы лежащих в основе алгоритмов.

Требования

Что вам точно понадобится:

• Опыт в автоматизации: вы писали автотесты и понимаете, как работает автоматизация тестирования — где она создает реальную ценность, а где становится поддержкой ради поддержки. Конкретный стек вторичен.
• R&D mindset: вам комфортно в условиях неопределенности. Вы можете взять инструмент без доказанного трек-рекорда, быстро валидировать гипотезу «работает / не работает», задокументировать исход и двигаться дальше, вместо того чтобы ждать, пока кто-то разобьет задачу на подробные шаги.
• Готовность работать с данными (с помощью AI): наш продукт построен вокруг анализа данных о здоровье и генерации осмысленных результатов для пользователей, поэтому многие наши QA-задачи связаны с валидацией алгоритмов расчета, а не только с поведением UI. Вам не нужно быть data scientist или аналитиком, но вы должны быть готовы исследовать данные с помощью AI: сравнивать результаты расчетов между сборками, определять, где числа начали расходиться, и проверять, что обновленные алгоритмы дают ожидаемые результаты. Если работа с данными через AI кажется вам пугающей, эта роль, вероятно, будет сложной.
• Искренний интерес к AI-инструментам: вы не просто «слышали про 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. Это AI-агенты, MCP, LLM, скрипты и автоматизированные рабочие процессы, которые связывают воедино целые процессы.
• Инженерное мышление за пределами автотестов: вы естественным образом замечаете повторяющуюся работу и думаете о том, как ее устранить — будь то через автотесты, скрипты, AI-пайплайны или улучшения процессов. Мы оптимизируем гораздо больше, чем выполнение тестов: приемочное тестирование, регрессионное тестирование, анализ трафика, рабочие процессы по багам и многое другое.
• Понимание того, что вы автоматизируете: у вас есть твердое понимание того, как мобильное приложение взаимодействует с бэкендом (client ↔ server, API, управление состоянием, аналитика). Вы не можете автоматизировать проверку того, чего не понимаете.
• Асинхронная самодостаточность: мы полностью удаленная, асинхронная команда. Вы продвигаете свою работу вперед, задаете вопросы в публичных каналах и четко общаетесь письменно.

Большие плюсы:

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

Если вы чувствуете, что немного не дотягиваете по одному пункту, но все остальное описывает вас идеально — все равно подавайте заявку. Мы гораздо больше ценим ваше тестовое задание и интервью, чем проверку каждой галочки.

Что вы будете делать

• Автоматизировать тестирование рабочих процессов — брать конкретные ручные процессы (регрессионное тестирование, приемка дизайна, smoke-тесты, анализ трафика, проверка консистентности расчетов между сборками) и заменять их автоматизированными тестами или AI-инструментами, которые становятся надежными частями нашего рабочего процесса. Один из примеров нашего существующего инструментария — сравнение результатов расчетов Welltory Core между сборками App Store и Release Candidate, автоматическое выделение различий. Это тестирование данных, а не экранов.
• Проводить R&D эксперименты — оценивать новые AI-инструменты и подходы к автоматизации на реальных проблемах: работают ли они, соответствуют ли ручному качеству, стоит ли их внедрять? Быстрое отбрасывание идей, которые не приносят результата.
• Создавать и развивать инфраструктуру автоматизации — превращать успешные эксперименты в стабильные инструменты и рабочие процессы, используемые всей QA-гильдией.
• Тесно работать с командой — сотрудничать с QA-инженерами (чтобы решить, 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).
• Делиться знаниями и повышать уровень — документировать открытия, внедрять новые инструменты и подходы, помогать всей QA-команде становиться эффективнее. 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 млн 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 удаленно — живите где угодно и работайте бок о бок с коллегами со всего мира.
• Асинхронная коммуникация — наши основные инструменты: Slack, Confluence и Asana. Мы выходим на Zoom только тогда, когда синхронное обсуждение действительно необходимо. Мы ценим вдумчивое письменное общение.
• Здоровая гибкость — оплачиваемые компанией дни отдыха, когда вам нужно восстановиться или переехать. Нет трекеров времени.
• Доверие по умолчанию — без микроменеджмента. Особенно важно для R&D роли, где от вас ожидается экспериментирование, обучение и иногда неудачи.

Перки и рост

• Оборудование с 50% субсидией через шесть месяцев.
• Внутренний психолог для поддержки команды.
• Программа опционов на акции за значительный вклад.
• Регулярные пересмотры заработной платы на основе оценки производительности, с возможностями как горизонтального, так и вертикального роста.
• Настоящая фронтирная роль: вы будете формировать, как работает автоматизация QA в Welltory, вместо поддержания чужого наследия.

Полезно знать

• Мы прозрачны: каждый квартал вся компания слышит о наших бизнес-показателях, стратегии и ключевых метриках.
• Мы открыто делимся неудачами — R&D не может существовать без экспериментов, которые не удались, и это совершенно нормально.
• Ваша работа будет напрямую влиять на то, как быстро мы сможем выпускать новые функции, не жертвуя качеством. Влияние ощутимо и измеримо.

Как подать заявку

• Заполните форму заявки (займет около 15-20 минут).
• Поделитесь своим резюме и расскажите о своем опыте.
• Выполните тестовое задание.
• Если мы пройдем дальше, вас ожидают 2-3 этапа собеседования: HR-скрининг, техническое собеседование и финальное собеседование с командой.