Вакансии

Ручное тестирование (регрессионное, функциональное, исследовательское) игр на мобильной платформе Android; Создание и поддержание в актуальном состоянии тестовой документации;

Обязанности: — проводить ручное тестирование (функциональное, UI, UX); — разрабатывать автоматизированные тесты; — проводить функциональные, регрессионные, интеграционные и другие виды тестирования; — регистрировать, отслеживать и локализировать дефекты (в том числе интеграционные); — взаимодействовать с разработчиками, аналитиками и менеджерами продукта, участвовать в создании продукта на всех этапах; — формировать тестовую документацию; — анализировать и оптимизировать процессы тестирования. Стек технологий: Java, Spring Framework; Typescript, React; PostgreSQL; Kubernetes; Yandex Cloud; Gitlab. Чем Вам предстоит заниматься: Разрабатывать платформу для решения NP-hard задач оптимизации для клиентов из разных отраслей. Плюсом будет: — опыт работы с Selenium/Playwright; — умение использовать базовые инструменты командной строки Linux; — знание Git на базовом уровне; — умение писать тесты для автоматизированного тестирования API; — знание SQL и принципов организации реляционных БД. Будем рады предложить вам: — конкурентный уровень заработной платы; — гибридный формат работы, возможность полной удалённой работы; — систему премирования за научные достижения, публикацию статей, регистрацию патентов и выступления на конференциях; — «Лекторий», в рамках которого приглашенные эксперты и наши специалисты на регулярной основе делятся профессиональным опытом из различных областей науки; — внутреннюю программу поддержки инноваций; — медицинскую страховку, включающую стоматологию, госпитализации, международные путешествия; — льготное страхование членов семьи.

Задачи: — функциональное тестирование backend сервисов и UI и написание и поддержка тестовой документации (чек-листы, тест-кейсы, баг-репорты, инструкции) — подготовка тестовых данных для тестирования / проведения ПСИ, участие в релизах, проведение регрессионного тестирования и в проведении сценариев приемо-сдаточных испытаний (ПСИ) — участие в работе с обращениями от пользователей и анализ информации в БД и логах сервисов — построение и поддержка eval-набора (golden set) и регрессионного контроля качества при смене моделей, промптов и версий приложения — автоматизированная оценка качества генерации (LLM-as-judge, метрики типа Ragas) при релизах — тестирование RAG: качество поиска релевантного контекста, корректность источников, поведение при неполной / противоречивой информации — тестирование агентных сценариев: многошаговые цепочки, вызовы инструментов (MCP), повторные попытки, эскалация к человеку — участие в мониторинге качества в проде и настройке обратной связи от пользователей. Требования: — опыт работы в тестировании от 3 лет — понимание HTTP, кодов ответов, авторизации — опыт тестирования API (REST/JSON) для проверки интеграций и бизнес-логики, микросервисного взаимодействия — опыт тестирования запросов с помощью Postman/Insomnia/Swagger — опыт работы с форматами данных: JSON, YAML, XML, HTML — знание SQL, умение написать SQL запрос средней сложности — базовый опыт работы с системами сбора и визуализации метрик, работа с логами (Prometheus, Grafana) и понимание CI/CD и участия QA в пайплайнах доставки — понимание принципов работы LLM и их ограничений: недетерминированность вывода, галлюцинации, методы оценки качества генеративных моделей и опыт построения eval-наборов (golden set) и оценки качества LLM — желательно — LLM-as-judge, Ragas. Будет плюсом: — понимание RAG и методов оценки качества retrieval: релевантность контекста, корректность источников — опыт тестирования агентных систем: многошаговые агенты, tool calling — опыт работы с Python для автоматизации оценки (pytest) — понимание метрик качества AI-продукта и мониторинга качества в проде — опыт работы с Kafka — опыт работы с векторными / графовыми БД (например, Qdrant) Условия: — гибридный формат работы из офиса в г. — Москва — годовой бонус и ежегодный пересмотр — ДМС с первого дня + стоматологию и льготное страхование для семьи — корпоративный университет Сбера, внутреннюю образовательную платформу, участие в IT-конференциях — офис на Ленинском проспекте с зонами отдыха и спортзалом — льготную ипотеку в Сбере, корпоративную пенсионную программу, подписку СберПрайм с возможностью совместного использования на трёх близких, скидки от партнеров и сервисов группы компаний.

Разработка тест-кейсов; Ручное тестирование сервисов бэкенда (HTTP-запросы, миграции, брокеры сообщений);

Тестированием Frontend и Backend частей облачных сервисов в рамках задач продуктовых команд; Автоматизацией процесса тестирования;

Тестировать функциональность продукта на веб и ТВ-платформах: от главной страницы и плеера до личного кабинета. Проверять сценарии подписки и платежей: оформление, автопродление, отмена, возвраты, граничные состояния.

Разрабатывать и поддерживать CI-пайплайны: сборку компонентов, запуск автоматических проверок, публикацию артефактов и подготовку тестовых окружений; Автоматизировать создание, настройку, обновление и удаление стендов разработки и тестирования;

Создавать и поддерживать IaaS для множества собственных проектов компании на собственных ресурсах и арендуемых сервисах. Работать над повышением стабильности и отказоустойчивости инфраструктуры и инфраструктурных сервисов.

Стандартизации эксплуатационных и DevOps-практик, включая разработку типовых шаблонов CI/CD, Helm-чартов, конфигураций мониторинга, логирования и правил эксплуатации; Развития систем мониторинга и наблюдаемости (observability);

подготовка и поддержка окружений для разработки, тестирования и демонстрации решений; сборка, запуск и сопровождение приложений в Docker, актуализация Dockerfile и Docker Compose‑конфигураций;

развивать и сопровождать код подрядчика для управления автопарком роботов; выполнять задачи в рамках backend (Python/Django) и frontend (React/TypeScript);

Задачи: — Разворачивание новых, поддержка и развитие существующих приложений в Kubernetes; — Создание пайплайнов CI/CD, поддержка текущих; — Взаимодействие с командами разработки и тестирования; — Администрирование кластеров Kubernetes с приложениями в различных средах разработки (dev, test) и продуктовом облаке. Требования: — Опыт администрирования ОС Linux (Centos/Ubuntu/Debian) от 5 лет; — Опыт администрирования и использования систем управления контейнерами - Kubernetes, OpenShift (у нас k8s) от 2 лет; — Опыт работы с CI/CD - инструментами и настройкой процессов сборки и доставки кода приложений (у нас Gitlab CI); — Опыт работы с Docker, опыт сборки образов; — Опыт работы с Helm, Ansible; — Опыт администрирования и использования инструментов мониторинга (Prometheus, Grafana); — Понимание принципов работы микросервисных платформ и их компонентов. Будет плюсом: — Опыт работы с высоконагруженными микросервисами; — Знание Python/GoLang. Условия: — Реализация проектов федерального масштаба (облако и сеть облачных дата-центров, которым нет аналогов в России) в составе крупного международного промышленного холдинга; — Оформление по ТК РФ, белая зарплата, уровень вознаграждения обсуждается с успешным кандидатом; — Современный офис в 10–15 минутах пешком от м. «Улица 1905 года», на территории бизнес-кластера «Трехгорная мануфактура»; — Гибридный график работы; — Льготы для аккредитованных ИТ-компаний; — ДМС после испытательного срока, в том числе для родственников; — Скидки от компаний-партнеров (BestBenefits, Ингосстрах); — Компенсация спорта и заботы о здоровье (Фитмост); — Корпоративный университет, библиотека Alpina Digital; — Корпоративное питание; — Мобильная связь; — Курсы английского языка; — Программа развития персонала по итогам Performance review; — Материальная помощь в важных жизненных событиях; — Отсутствие бюрократии, быстрое принятие решений.

Задачи: — обследование зданий и конструкций, инструментальные измерения (тепловизор, приборы контроля прочности, лазерные инструменты) — выявление дефектов и причин их возникновения — проверка выполненных работ и исполнительной документации на соответствие СП и ГОСТ — строительный контроль на объектах — участие в расчёте стоимости устранения дефектов — подготовка технических заключений совместно с экспертами Требования: — высшее строительное образование (ПГС, ГСХ, ЭУН или смежное) — опыт работы в строительстве, техническом надзоре, строительном контроле или ПТО — умение читать проектную и исполнительную документацию — владение Word, Excel, AutoCAD или nanoCAD — умение составлять технические документы — готовность к выездам на объекты Будет плюсом: — опыт составления актов, предписаний, дефектных ведомостей, технических заключений — знание СП 13-102-2003, ГОСТ 31937 — сметные программы (Гранд-Смета или аналоги) Условия: — обучение строительной экспертизе с наставником — профессиональный рост: специалист → эксперт с правом подписи заключений → ведущий эксперт — доход и формат сотрудничества обсуждаются индивидуально — оплата проезда и расходов в поездках — современное измерительное оборудование — работу с клиентами и документооборот ведёт административная команда

Location: Москва Наша команда разрабатывает AI-агентов и AI-ассистентов, которые помогают клиентам получать консультации и информацию по продуктам компании. Решения построены на LLM-моделях и работают как единая система интеллектуальных ассистентов. Обязанности * Проектирование и внедрение системы качества AI-агентов: разработка и поддержка единой методологии тестирования LLM-агентов (от юнит-тестов логики до end-to-end сценариев); * Внедрение метрик качества (Quality Gates) для релизов: релевантность, галлюцинации, безопасность, время отклика; * Построение процесса непрерывной оценки качества в рамках CI/CD; * Организация различных видов тестирования, проведение приёмо-сдаточных испытаний (ПСИ) и защита релизов перед выводом в прод; * Анализ логов, метрик инцидентов и пользовательских фидбеков для выявления системных паттернов ошибок; * Подготовка аналитических отчётов о качестве для стейкхолдеров (не просто «есть баги», а «какой процент сценариев деградирует и почему»); * Автоматизация проверки API, UI и бизнес-логики агентов; * Участие в код-ревью тестовой инфраструктуры, обеспечение читаемости и сопровождаемости кода; * Взаимодействие с ML-инженерами: понимание ограничений моделей, работа с векторными БД и промптами; * Работа с требованиями и заказчиком, выявление юзер-кейсов и юзер-стори (полноценное обеспечение качества). Требования * Понимание специфики тестирования вероятностных систем (LLM/AI): осознание, что тестирование «по шагам» не работает, знание современных подходов к оценке качества AI (метрики, LLM-as-a-Judge, A/B тесты качества); * Умение выстраивать процессы с нуля или масштабировать существующие: от выбора инструментов до наставничества и постановки задач; * О работы с Python — это основной язык для автоматизации и анализа данных; Java — желателен для работы с backend-инфраструктурой; * Уверенное владение SQL для извлечения и анализа метрик качества и логов; * Опыт работы с Git, CI/CD (Jenkins/GitLab CI) и понимание принципов DevOps; * Работа с требованиями, работа с заказчиком, выявление юзер-кейсов, юзер-стори; * Глубокое понимание подходов к тестированию AI-систем: специфики вероятностных моделей, метрик качества и методов оценки LLM; * Инструментальное владение AI для анализа, генерации и автоматизации. **Будет плюсом:** * Опыт тестирования LLM, чат-ботов, RAG-систем или рекомендательных движков; * Знакомство с инструментами мониторинга LLM; * Опыт работы в финтехе/банковском секторе (понимание требований к безопасности и отказоустойчивости). Условия * Гибридный формат работы; * Льготные ипотечные условия кредитования; * Подписка Прайм с возможностью совместного использования на трёх близких; * ДМС с первого дня и скидки на страхование для близких; * Корпоративная пенсионная программа; * Детский отдых и подарки за счет Компании; * Обучение за счет Компании: онлайн курсы, неограниченный доступ к библиотеке и обучение на базе Корпоративного университета, тренинги, митапы и возможность получить новую квалификацию.

О компании и команде Т1 — один из лидеров IT-индустрии, партнеры — ведущие производители и разработчики. Реализуют проекты любой сложности для ключевых отраслей экономики. Входят в реестр аккредитованных ИТ-компаний. Занимают первое место среди ведущих российских ИКТ-компаний в рейтинге RAEX 2023. Имеют более 700 контрактов в государственных и финансовых секторах, ретейле, телекоме, производственных компаниях, транспорте и логистике. Ожидания от кандидата — Готовность к разъездному характеру работы, включая выезды в районы — Знание устройств ПК, способность диагностировать и устранять неисправности — Готовность обучаться и развиваться в профессии — Опыт работы инженером технической поддержки или сервисным инженером будет преимуществом Условия работы — Техническая поддержка терминального оборудования клиентов — Проведение экспертиз терминального оборудования и составление заключений о состоянии оборудования — Настройка и техническая поддержка оборудования 3 в 1 — Техническая поддержка пользователей заказчика — Настройка и сопровождение специализированного и стандартного ПО заказчика согласно регламентам и инструкциям — Проведение регламентных работ — Выполнение работ по техническому заданию заказчика — Проектные работы у заказчика — Выездная техническая поддержка Бонусы — Работа в аккредитованной ИТ компании — Обучение и система наставничества в процессе адаптации — Постоянно действующая линия внутренней технической поддержки и доступ к базе знаний — Развитая корпоративная культура и техновайб — Кафетерий льгот (программа льгот на выбор + ДМС) — Корпоративный мерч — Скидки в компаниях – партнерах — Компенсация расходов на транспорт (ГСМ, транспортные карты, топливные карты)

• уверенные знания операционных систем семейства Linux; • опыт знакомства с реляционными СУБД и понимание принципов репликации данных;

-Тестирование распределенной микросервисной архитектуры: проверка взаимодействия между сервисами, корректности маршрутизации и обработки событий. -Разработка и поддержка тестовых сценариев для проверки end-to-end сценариев работы системы (фронт → бэк → сервисы-исполнители).

-поддерживать и улучшать рекомендательный сервис и CV наших продуктов. -участвовать в построении пайплайнов по сбору данных для последующего моделирования.