QA-инженер (AI Sales помощник)

Location: Москва Наш продукт — это ИИ-помощник, который разработан для помощи сейлзам и трейдерам, снимая с них часть рутинных задач и процессов. Обязанности * тестирование качества ответов AI-навыков: релевантность, полнота, корректность, отсутствие галлюцинаций и «уверенных, но неверных» ответов * формирование и поддержка эталонных датасетов (golden set) для регрессионной оценки LLM-ответов и промптов * тестирование промптов, RAG-конвейеров и маршрутизации оркестратора — правильный ли агент/навык выбирается под запрос, полные ли источники подтягиваются * оценка недетерминированного поведения: прогон запросов N раз, статистические метрики стабильности и качества, выявление регрессов качества между версиями моделей/промптов * разработка, ревью и поддержка тест-кейсов, чек-листов, тест-планов * взаимодействие с разработчиками, аналитиками, DS/ML-инженерами и PO для уточнения требований * ведение баг-трекинга в Jira, документирование в Confluence. Требования * опыт в роли QA от 3 лет * опыт функционального и сквозного (E2E) тестирования * опыт тестирования API и интеграций: REST/gRPC, форматы запросов/ответов, работа с моками внешних сервисов * умение составлять и проверять тест-кейсы в Zephyr, анализировать покрытие * понимание принципов работы LLM и GenAI: промпты, RAG, температура/вариативность, ограничения моделей, типовые режимы отказа (галлюцинации, потеря контекста, неверная интерпретация запроса) * опыт оценки качества AI-ответов: эталонные наборы, ручная и полуавтоматическая разметка, метрики точности/полноты/faithfulness/relevancy * навыки написания скриптов на Python для прогона батчей запросов, сбора и сравнения результатов. ### Будет плюсом: * опыт в финтехе / банковской сфере * опыт тестирования AI/ML-продуктов: чат-боты, ассистенты, рекомендательные системы * знание инструментов оценки LLM: LangSmith, DeepEval, Arize, RAGAS или аналоги * базовые знания автоматизации тестирования (Java, Python). * опыт работы с системами мониторинга (Grafana), включая мониторинг качества AI-ответов * понимание требований комплаенса и работы с чувствительными данными. Условия * комфортный современный офис на Вавилова, 19 * формат работы – гибрид * ежегодный пересмотр зарплаты, квартальная и годовая премия * корпоративный спортзал и зоны отдыха * более 400 образовательных программ СберУниверситета для профессионального и карьерного развития * программа адаптации и помощь руководителя на старте * расширенный ДМС, льготное страхование для семьи и корпоративная пенсионная программа * гибкий дисконт по ипотечному кредиту, равный 1/3 ключевой ставки ЦБ * подписка Прайм с возможностью совместного использования на трёх близких * вознаграждение за рекомендацию друзей в команду Сбера.