Задачи:
— Автоматизация тестирования на Java.
— Тестирование mobile и web приложений.
— Тестирование Rest API.
— Работа с SQL и NoSQL базами данных на уровне сложных запросов и выгрузок (join, View и др.).
— Покрытие новых функциональностей с помощью инструментов автоматизированного тестирования на Java.
— Интеграционное тестирование.
— Работа с CI/CD системами (Jenkins, GitLab CI).
— Работа с брокерами сообщений (Kafka, RabbitMQ и аналоги).
— Работа с мок-сервисами (Wiremock или аналоги).
— Написание библиотек и инструментов для автоматизации тестирования.
— Применение процессов и методологий разработки ПО.
— Работа с системами на микросервисной архитектуре (Spring Cloud, Kubernetes, Openshift или аналоги).
— Развертывание инфраструктуры.
— Работа с системами кэширования (Redis, Hazelcast).
Требования:
— Опыт работы в QA от 4 лет.
— Опыт автоматизации тестирования на Java от 2 лет.
— Опыт тестирования mobile и web приложений от 2 лет.
Условия:
— Формат работы: офис в Санкт-Петербурге.
— Соотношение web и mobile тестирования: мобилка + веб.
— Соотношение backend и frontend тестирования: 80% / 20%.
— Соотношение ручного и автоматического тестирования: 70% ручное, 30% автоматическое.
Используемые инструменты: Docker, Jenkins, Kubernetes, SOAP UI, Postman, Jira, Confluence, Git, IntelliJ IDEA, Bitbucket, Docker Compose.
Build relationships with important internal and customer stakeholders, including c-suite decision-makers. Create a long-term account strategy aligned with customer goals.
УдалённоChicago
90 300 – 129 000 $
Не хотите искать каждый день?
Настройте подбор один раз, и подходящие вакансии будут сами приходить в Telegram.
Опыт работы в области системного анализа от 5 лет: – опыт сбора, анализа и управления требованиями, проектирования решений и документирования реализованных функциональных возможностей; – опыт участия в прод...
Задачи:
— подготовка тестовых данных и выполнение тестирования разрабатываемого программного обеспечения;
— разработка тестовых случаев, проведение тестирования и исследование результатов;
— документирование дефектов разработанного и разрабатываемого программного обеспечения;
— проверка устраненных дефектов программного обеспечения в порядке их приоритета;
— выгрузка необходимых данных из базы данных;
— консультационная поддержка клиентов по вопросам эксплуатации разработанного программного обеспечения.
Требования:
— высшее техническое образование в области информационных технологий;
— опыт работы от 5 лет;
— знание языка SQL (типы данных и их преобразование, составление запросов с вложенными запросами, использование JOIN, работа с хранимыми процедурами);
— опыт работы с системами логирования, чтение логов (отчеты, алерты, дашборды);
— умение работать с файловой системой и папками с помощью консольных команд;
— ведение тестовой документации;
— понимание принципов работы клиент-серверных приложений, REST API;
— опыт работы с баг-трекинговыми системами (Jira или другие) и средствами управления тестами (TestLink или другие).
Условия:
— официальное трудоустройство и оформление согласно ТК РК;
— полный рабочий день с 8.30 до 18.00 (обед с 12.30 до 14.00);
— своевременная оплата труда и премии по результатам работы;
— оплачиваемый отпуск;
— страховка.
Проект: Финтех
На данную позицию рассматриваются кандидаты с официальным опытом в качестве тестировщика (по ТК).
Требования:
— Опыт работы от 2-х лет в тестировании.
— Тест-дизайн и документация: разработка тест-кейсов, чек-листов и инструкций; работа в Jira, Confluence, Zephyr.
— Типы тестирования: функциональное, интеграционное, E2E, регрессионное, API (REST), Kafka, тестирование AI/LLM-систем (проверка качества ответов, RAG-пайплайнов, мультиагентных систем, выявление галлюцинаций).
— Автоматизация (Python – основной стек): PyTest, Requests/Httpx, async/await.
— API & брокеры: Postman, Insomnia, SoapUI; опыт тестирования интеграций через Apache Kafka.
— Базы данных: PostgreSQL, MySQL – продвинутые SQL-запросы (JOIN, подзапросы, агрегации).
— CI/CD & DevOps: Jenkins, GitLab CI/CD, Git/GitLab; настройка пайплайнов для запуска тестов.
— AI/ML специфика: понимание принципов работы LLM, RAG, промпт-инжиниринга, эмбеддингов; опыт оценки качества AI (метрики, LLM-as-a-judge).
— Инструменты: Grafana, чтение логов (Kibana/ELK).
— Процессы: анализ требований, баг-репортинг, взаимодействие с разработкой и бизнесом, демонстрации функциональности, локализация багов через чтение кода (Python/Java) и логи.
— Понимание основ математической статистики и метрик машинного обучения.
Условия:
— Официальное трудоустройство; оплата больничного, отпуск 28 календарных дней.
— Возможность карьерного роста.
— Возможность участия в интересном проекте.
— Опыт работы в команде профессионалов.
Чем предстоит заниматься:
Мы активно развиваем собственную линейку продуктов в том числе и на базе OpenSource инструментов. Закрываем все уязвимости, расширяем функционал до уровня Enterprise решений и обеспечиваем своевременную, надежную и качественную поддержку.
Что мы ожидаем от кандидата:
Глубокое знание REST API — умение проектировать и декомпозировать тестовые сценарии на основе OpenAPI / Swagger, проверка не только status code, но и структуры ответов, заголовков, rate-limiting;
Владение SQL (PostgreSQL): написание сложных запросов с JOIN;
Опыт работы с брокером сообщений Kafka: проверка событийной модели (producer/consumer);
Понимание микросервисной архитектуры: тестирование согласованности данных между сервисами;
Опыт работы с контейнеризацией и окружениями: Docker, Kubernetes (понимание подов, сервисов);
Навыки работы с логированием и трейсингом: Kibana / ELK, OpenTelemetry / Jaeger — умение найти «упавшую» транзакцию по trace-id;
Опыт с BPM-оркестраторами (Camunda) — проверка workflow длительно выполняющихся процессов
Ожидания:
- Опыт работы от 3 лет;
- Уверенное владение SQL: базовая оптимизация запросов, написание и разбор сложных JOIN, подзапросов для анализа и проверки данных, умение писать максимально «дешевые» по потреблению ресурсов запросы;
- Знание особенностей работы (написание SQL) с БД Oracle и PostgreSQL;
- Знание основ Airflow;
- Опыт работы в инструментах Service Desk, умение анализировать инциденты качества данных и взаимодействовать с командами разработки и аналитики.
Желательно:
- Знание основных критериев качества данных (полнота, согласованность, актуальность) и умение формализовать их в виде проверок и технической документации;
- Знание основ FineBI или иного BI-инструмента;
- Знание Excel, Informatica ETL, Python;
- Знание правил формирования PD, LGD, EAD и других показателей, входящих в ПВР.
We’re looking for a Graphic 2D Designer (Freelance) to join us on an outsourcing basis and help bring our visual content to life — from social media posts and presentations to articles, websites and landing pages.
Must-haves:
— Availability to stay in touch from 11:00 to 19:00 (UTC+3)
— Confident skills in Figma, Photoshop and Illustrator
— Experience working with AI tools
— A strong eye for visual design and attention to detail
— Portfolio with relevant graphic design work
Payment is based on the amount of work completed.
Задачи:
— масштабировать A/B-тестирование: гипотезы, дизайн, приоритизация, запуск и анализ экспериментов
— рассчитывать метрики, sample size и длительность тестов, контролировать рандомизацию и статистическую корректность
— настраивать и мониторить эксперименты, проводить QA и взаимодействовать с продуктом, разработкой и QA
— анализировать результаты и сегменты, применять sequential testing, переводить выводы на бизнес-язык
— развивать data pipelines, ETL/ELT и единый слой метрик для экспериментов
— контролировать качество данных и оценивать их влияние на бизнес-метрики и статистическую достоверность
— проводить sensitivity analysis и оптимизировать сбор данных без потери качества результатов
— разрабатывать self-service инструменты для запуска и анализа экспериментов
— автоматизировать аналитику с помощью LLM: SQL, отчёты, первичный анализ результатов
— развивать документацию, стандарты и best practices по experimentation
Требования:
— от 2 лет опыта в A/B-тестировании — полный цикл от гипотезы до интерпретации результатов
— практический опыт масштабирования experimentation-программ
— хорошее понимание p-value, доверительных интервалов, статистической мощности, sample size
— опыт работы с ratio-метриками: AOV, ARPPU, conversion rate и др.
— знание методов анализа ratio-метрик: линеаризация, bootstrap
— понимание рисков peeking и multiple testing, знание sequential testing
— продвинутый SQL: оконные функции, сложные JOIN, агрегации на больших объёмах данных
— Python для анализа данных и автоматизации: pandas, numpy, scipy / statsmodels
— понимание архитектуры ETL/ELT и data pipelines, принципов построения витрин и контроля качества данных
— опыт оценки влияния объёма и качества данных на бизнес-метрики и статистическую достоверность экспериментов
— опыт применения sensitivity analysis для оценки ценности отдельных сессий и событий
— опыт работы с платформами экспериментов: Optimizely, SiteSpect или внутренними решениями
— опыт работы с product analytics: GA4, Amplitude, Mixpanel
— понимание архитектуры сбора и обработки экспериментальных данных
Будет плюсом:
— опыт автоматизации аналитических задач с помощью LLM и AI-агентов (генерация SQL, первичный разбор результатов)
— навыки разработки self-service инструментов для продуктовых команд
— опыт создания internal experimentation platform: хранение метаданных, расчёт метрик, логика сегментации
— знание особенностей mobile app testing и ограничений in-app экспериментов
— опыт работы с персонализацией: Dynamic Yield, Nosto
Задачи:
– Разрабатывать и дорабатывать ETL-процессы в Airflow
– Подключать новые источники данных
– Создавать и дорабатывать витрины
– Оптимизировать SQL-запросы в GreenPlum и PostgreSQL
– Работать с большими объемами данных
– Развивать процессы контроля качества данных
Требования:
– От 1 года опыта работы с данными
– Отличное знание SQL: JOIN, оконные функции, процедуры
– Умение профилировать и оптимизировать запросы, понимать план выполнения
– Понимание принципов работы реляционных БД и архитектуры DWH: ODS, DDS, DM
– Практический опыт работы с Airflow и ETL-процессами
– Python на базовом уровне
– Знание Linux и умение работать с командной строкой
– Опыт работы с Git
– Понимание принципов работы Docker
Удалённо
Зарплата не указана
ААО «Казахстанский центр индустрии и экспорта «QazIndustry»
Обязанности:
подготовка тестовых данных и выполнение тестирования разрабатываемого программного обеспечения;
разработка тестовых случаев, проведение тестирования разрабатываемого программного обеспечения и исследование результатов;
документирование дефектов разработанного и разрабатываемого программного обеспечения;
проверка устраненных дефектов программного обеспечения в порядке их приоритета;
выгрузка необходимых данных из базы данных;
консультационная поддержка клиентов по вопросам эксплуатации разработанного программного обеспечения;
Требования:
Высшее техническое образование в области информационных технологий - опыт работы от 5 лет.
знания языка SQL (знание типов данных и их преобразование; умение составлять запросы с вложенными запросами, использование JOIN; умение работать (читать, запускать) хранимые процедуры);
опыт работы с системами логирования, чтение логов (отчеты, алерты, дашборды); работа с файловой системой и папками с помощью консольных команд;
ведение тестовой документации;
Понимание принципов работы клиент-серверных приложений, REST API;
Опыт работы с баг-трекинговыми системами (jira или др.) и средствами для управления тестами (тестлинк или др.)
Условия:
Официальное трудоустройство и оформление согласно ТК РК;
Полный рабочий день с 8.30 до 18.00 (обед с 12.30 до 14.00);
Своевременная оплата труда и премии по результатам работы; Оплачиваемый отпуск; Страховка.
DK Global is a social selling agency focused on assisting B2B technology companies in expanding their business by enhancing the personal brands of their employees on LinkedIn. They are looking for a Content Manager/Copywriter to join their team. The position is remote and open to candidates worldwide. The role involves creating and managing content that supports the agency's mission of building personal brands and generating new business opportunities for clients in the tech sector.
About ActAI
There are over 5 billion users using basic applications today such email, notes, tasks, calendar and they're not AI-native. Our mission is to build proactive applications for anyone in the world, who are not used to complex prompting. We aim to bring intelligence to conversations, errands, organising and workflows, with minimal to no prompting. Our application focuses on achieving high reliability for long-running workflows, persistent context, and real-world task completion. We believe products will greatly reduce hallucinations.
Our objective is to organise anyone's life.
Role
As a Web Frontend Engineer, you will build the core web experiences, including Chat, Notes, Calendar, Docs and Sheets.
You will own complex, highly interactive product surfaces from architecture through implementation, working closely with product, design, backend and AI engineers to make AI a native part of how users communicate, write, organise and work.
What You'll Own
Build major web experiences across Chat, Notes, Calendar, Docs, and Sheets.
Develop complex interactions including real-time messaging, collaborative editing, rich-text editing, scheduling, tables, and spreadsheets.
Build reusable frontend architecture and components that work consistently across ActAI applications.
Integrate streaming AI responses, proactive actions, and model-driven experiences directly into product workflows.
Own frontend performance, responsiveness, reliability and accessibility across browsers and devices.
Work closely with product and design to take ideas from prototype to production quickly.
What We're Looking For
Strong experience building complex, production web applications using React, TypeScript and modern frontend technologies.
Deep understanding of frontend architecture, state management, browser APIs, and performance.
Experience building highly interactive products such as chat, collaboration, productivity, document editing, calendars, or workspaces.
Experience with real-time systems, WebSockets, streaming APIs, or collaborative interfaces.
Strong product and UI judgment with attention to interaction details.
Able to independently own features from technical design through production.
Outcomes
Users can communicate, write, organise and collaborate seamlessly across Chat, Notes, Calendar, Docs and Sheets.
Complex interactions such as group messaging, editing, scheduling and collaboration feel fast and reliable.
AI capabilities are integrated naturally into product workflows rather than added as separate chatbot experiences.
Frontend architecture remains fast, maintainable and reusable as ActAI expands into new applications and workflows.
Tech Stack
TypeScript
React.js / Next.js
HTML / CSS
WebSockets / streaming APIs
Node.js
REST / GraphQL APIs
How We Work
The best products today in the world were built by small, world-class teams. We are a high talent density and hands-on team. We make decisions collectively and move at rapid speed, striking a balance between shipping high-quality work and learning.
Joining our team requires the ability to bring structure, exercise judgment and execute independently. Our goal is to put in the hands of our users a truly magical product.
Interview Process
If there appears to be a fit, we'll reach out to schedule 3, but no more than 4 interviews.
Applications are evaluated by our technical team members. Interviews will be conducted via virtual meetings and/or onsite.
We value transparency and efficiency, so expect a prompt decision. If you've demonstrated the exceptional skills and mindset we're looking for, we'll extend an offer to join us and help bring practical AI benefits to billions of users globally.
Задачи:
— проводить тестирование, взаимодействовать со смежными командами в рамках интеграций
— работать с дефектами, в том числе участвовать в разборе кейсов пром
— вести документации, актуализировать кейсы
— писать и актуализировать автотесты в понятном фреймворке (внутренняя документация и примеры есть)
Требования:
— знание и понимание методологии тестирования систем, видов тестирования, инструментов
— владение инструментами: инструменты администрирования БД, например, DBeaver, Postman и аналоги, анализаторы траффика, умение их настраивать, пользоваться
— опыт работы в JIRA/Confluence, в том числе с модулями для тестирования
— знание SQL на уровне join
— понимание OSI и более подробно работы протоколов HTTP/HTTPS
— понимание различия и опыт работы с REST API/SOAP, асинхронными взаимодействиями
— тестирование пользовательских интерфейсов, знание Figma и аналогов
— понимание работы и различия frontend/backend, монолитной и микросервисной архитектуры
Будет плюсом:
— опыт работы с микросервисами
— опыт и желание развития компетенции в области автоматизированного тестирования
— опыт работы в тестировании документарных бизнес-процессов (работа с заявками, статусами документов и т.д.)
— инструментальное владение AI для анализа, генерации и автоматизации
Условия:
— комфортный современный офис
— возможность выбрать удобный график – офис/гибрид
— ежегодный пересмотр зарплаты, 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.
Задачи:
— Валидация процессов загрузки данных
— Проверка корректности скачивания данных из внешних источников (БКИ, ЦБ, ФНС и др.)
— Контроль раскладки данных по целевым таблицам в S3/Iceberg
— Подтверждение обработки 100% входящего объёма данных
— Верификация атрибутного состава (например, отсутствие даты рождения в поле "ФИО")
— Тестирование механизмов обновления: отсутствие дубликатов при повторной загрузке
— Блокировка записей с аномалиями (ошибки источника, некорректные форматы)
— Анализ документации (ТЗ, маппинги) для проектирования тест-кейсов
— Профилирование данных: выявление шаблонов, аномалий и граничных значений
— Документирование расхождений между источниками и хранилищем
— Мониторинг задач в Airflow на предмет сбоев
— Составление отчётов о дефектах и качестве данных
Требования:
— Практическое знание SQL: продвинутый уровень, включая сложные JOIN, подзапросы, агрегатные функции, написание проверочных запросов, анализ трансформаций, выявление расхождений
— Понимание архитектуры Lakehouse (S3, Iceberg) и слоёв хранения (RAW/ODS/DDS)
— Опыт работы с БД и хранилищами: Oracle, Greenplum, PostgreSQL, S3, Airflow (мониторинг задач), Spark (понимание логики обработки)
— Опыт тестирования хранилищ данных
— Работа с форматами данных: XML, JSON, XSD/JSON-схемы
— Опыт интеграции внешних источников (БКИ, ФНС, ЦБ, API-партнёров)
— Понимание REST/SOAP API и протоколов передачи
— Стек автоматизации: Python, pandas, numpy, psycopg2, pytest, Allure, PySpark
Условия:
— Оформление в штат аккредитованной ИТ-компании по ТК РФ: полностью белая заработная плата, оплачиваемые отпускные и больничные
— Индексация заработной платы
— Расширенная программа ДМС
— Скидки на фитнес, кино и уроки английского
— Техника по требованиям проекта
О проекте:
Мы строим Customer Intelligence & Personalization Platform для экосистемы бизнесов в Армении. В основе — Golden Record: единый профиль клиента, объединяющий данные банка, продуктов экосистемы и внешних источников. Поверх него строятся Customer 360, сегментация, scoring и персонализированные предложения.
Задачи роли:
Предстоит спроектировать слой между сырыми данными core banking системы и витринами платформы. Источник слабо документирован: часть значений закодирована, часть бизнес-логики реализована в коде и хранимых процедурах, две внешне одинаковые записи могут быть собраны разными алгоритмами из разных таблиц.
Нужен человек, который разберёт этот источник и превратит его в осознанную модель данных: что откуда берётся, что на что влияет, какое поле что означает.
Что предстоит делать:
— Исследовать core banking систему, legacy- и внешние источники, восстанавливать их семантику.
— Идти от целевой витрины к источнику: определять, из каких таблиц и по какой логике собирается каждый атрибут.
— Разделять случаи, когда одинаковые по виду данные получены разными путями, и фиксировать правила выбора.
— Описывать модель данных и метаданные: сущности, связи, grain, ключи, историчность.
— Формировать требования к витринам для сегментации, scoring и рекомендаций.
— Писать SQL-исследования и прототипы трансформаций, проверять гипотезы на данных.
— Выяснять смысл данных напрямую у сотрудников банка — это постоянная часть работы.
О бэкграунде:
Важно, какие задачи вы решали — приходили в незнакомую недокументированную систему и разбирались сами, восстанавливали бизнес-смысл данных, строили модель с нуля и доводили исследование до работающей витрины.
Если вы работали дата-инженером и значительную часть времени тратили на то, чтобы понять, что лежит в источнике, — это наш профиль. Если получали готовые чистые витрины — скорее нет.
AI-native подход:
Мы используем AI-native подход и ожидаем того же от кандидата: AI-инструменты применяются для разбора legacy, анализа схем, написания SQL и документирования.
Требования:
— Сильный SQL: оконные функции, сложные join-цепочки, анализ качества и распределений.
— Опыт реверс-инжиниринга плохо документированных источников.
— Понимание data modelling: сущности, grain, ключи, историчность, master entities.
— Опыт работы с банковскими или fintech-данными (Core banking (особенно ArmSoft) / legacy banking systems, Customer 360) или опыт разбора сырых банковских данных о клиентах и продуктах из плохо документированных систем с целью производства маркетинговой и финансовой аналитики.
— Python на уровне исследования данных.
— Способность самостоятельно довести задачу «вот сырьё, вот целевая витрина» до результата.
— Проактивность: готовность выяснять смысл данных у людей, а не ждать документации.
— Git, Linux, опыт работы в закрытых Dev/UAT-контурах.
Будет плюсом:
— Знание армянского языка
— Методологии матчинга и дедупликации
— Опыт с Data Vault 2.0
— Опыт с DBT или аналоги
— PII, маскирование, RBAC
— Опыт в регулируемом on-premise контуре
— Экспертиза в ML, ML Ops
Условия:
— Взаимодействие по ИП
— Локация - Армения
— Формат работы - гибрид, готовность работать из офиса банка до 3 раз в неделю.
Зарплата не указана
ГибридseniorЕреван
300 000 – 400 000 ₽
Все вакансии в одном месте — страница 3 · Job Hunters