Задачи:
1. Разработка фреймворка с нуля: создание автоматизированного фреймворка для тестирования кастомного движка данных ClickHouse (Histeria).
2. Инфраструктура и контейнеризация: развертывание и настройка системы сбора тестовых отчётов (Test Report System), упаковка фреймворка в Docker-контейнер, настройка интеграции с GitLab CI/CD.
3. Отчётность: реализация автоматической выгрузки тестовых отчётов в развернутую систему.
4. Миграция легаси-тестов: подготовка инфраструктуры для переноса существующих тестов с nose на pytest.
Требования:
Гражданство РФ и проживание в Санкт-Петербурге.
Технологический стек: Python 3.10+, Linux (debian) обязательно, pytest, Allure (или аналогичная система отчётности), ClickHouse, Docker, GitLab, CI/CD.
Условия:
Офис. Санкт-Петербург. Адрес офиса: бизнес-центр 'Антарес'. Вилка до 165 000 рублей на руки.
Client: A global online sports betting company dedicated to building world-class technology products.
Position overview: An experienced Automation Engineer in Test reporting directly to the Test Manager, working in a small agile team alongside SEITs, DevOps Engineers, and Data Engineers to ensure high-quality delivery.
Responsibilities:
— Design, build, and maintain data and reporting solutions using modern technologies.
— Test and develop Integration layer changes, ensuring user stories meet quality standards.
— Develop and maintain automated test frameworks for ETL, Big Data, API, and database validations.
— Perform comprehensive test analysis and collaborate across cross-functional Agile teams.
Requirements:
— 3+ years of demonstrated experience with validation in Databricks.
— In-depth experience in developing and maintaining automated test suites.
— Proficiency in Python (preferred) and SQL.
— Hands-on expertise with key test frameworks (BDD, Hybrid, PyTest, Allure).
— Strong skills in Database, ETL, Big Data, and API validations.
— Experience with CI/CD tools (Jenkins, GitHub Actions) and source control (Git).
— Familiarity with AWS infrastructure and storage technologies (AWS, Databricks, S3, DynamoDB, Delta Lake, SQL).
— Solid background in Agile ways of working.
Nice to have:
— Experience with streaming technologies (AWS Kinesis, Apache Kafka, Amazon MSK).
— Familiarity with direct query engines (AWS Athena, Presto, Databricks SQL).
— Experience using Jira and XRAY for test management.
— Exposure to monitoring tools (Prometheus, Alert Manager, Grafana Loki).
What We Offer:
— Vacation days: Up to 26 business days per year.
— 10 illness/special days off per year (fully paid, no medical papers needed) for all contract types.
— Health and life insurance (Luxmed).
— MyBenefit platform with Multisport option.
— Internal psychological support service.
— English language classes from the first working day.
— Access to external learning platforms: O’Reilly, LinkedIn Learning, Udemy, and a wide catalog of diverse internal training.
— Flexible workplace: work from the office, from home, or choose a hybrid option.
— Tech Skills Mentoring Program.
— Opportunities to develop as a public speaker, mentor, or technical interviewer.
— Fully paid idle (bench) when not involved in a project.
— Certification reimbursement (AWS, GCP, Microsoft, etc.).
Задачи:
— работа над проектом международного телеком-оператора, развивающего покрытия 3G/4G по всей России;
— участие в изменениях, улучшениях, запуске новых направлений проекта.
Требования:
— опыт работы в роли QA Automation Engineer (Python) от 3-х лет;
— наличие законченного высшего IT-образования;
— опыт написания автотестов на Python с использованием pytest для backend и UI;
— опыт работы с подходами Playwright по аутентификации (Storage state, cookies, storage);
— уверенное знание SQL;
— работа с базами данных через ORM;
— опыт работы с брокерами сообщений Kafka;
— понимание клиент-серверной архитектуры и HTTP-протокола;
— опыт работы с Git;
— базовые знания по настройке CI для автотестов;
— навыки интеграционного тестирования, включая подготовку данных и мокирование;
— навыки нагрузочного тестирования с использованием JMeter;
— навыки параллельного запуска автотестов с Pytest XDist;
— использование Pydantic и JSON-схем для валидации ответов, мокирование запросов через page.route;
— опыт параметризации фикстур и тестов, multi-page сценарии в Playwright;
— навыки мобильного тестирования;
— анализ утилизации ресурсов сервера при нагрузке;
— понимание системного промта и его влияния на ответы LLM;
— знание принципов SOLID и DDD;
— понимание разницы между инженером по качеству и автоматизатором;
— понимание концепции мокирования.
Будет плюсом:
— опыт работы с RabbitMQ;
— понимание RAG-систем;
— знание промт-инъекций;
— опыт тестирования LLM с подходом LLM-as-a-judge;
— понимание галлюцинаций в ответах LLM;
— написание пайплайнов CI/CD.
Условия:
— хорошая зарплата, уровень обсуждается индивидуально, есть доплаты за менторство и профактивности;
— долгосрочные проекты от российских заказчиков, возможность менять направления, прозрачная система Performance Review;
— выбор формата работы: удалённо, офис, гибрид, релокейт между офисами;
— доступ к корпоративному порталу, митапам, конференциям (в том числе как спикер);
— социальный пакет: ДМС со стоматологией, частичная компенсация спорта, бесплатный английский, оплачиваемый отпуск и больничные;
— корпоративные мероприятия, тимбилдинги, детские праздники.
Офисы компании расположены в Москве, Санкт-Петербурге, Казани, Ростове-на-Дону, Нижнем Новгороде и Самаре.
УдалённоМосква
Зарплата не указана
Не хотите искать каждый день?
Настройте подбор один раз, и подходящие вакансии будут сами приходить в Telegram.
Требования:
— Опыт работы в тестировании от 3 лет.
— Знание Python (middle разработчик или выше).
— Знание операционной системы Linux на уровне опытного пользователя.
— Знание SQL: практика использования СУБД, написание запросов средней сложности, чтение и разбор SQL-процедур.
— Опыт разработки автотестов с использованием pytest и request(s) не менее 2 лет.
— Опыт работы с системами контроля версий и CI-инструментами.
— Желательно: знакомство с GitLab, Jenkins, Groovy, REST, опыт использования Allure framework, знания биржевой тематики или желание погрузиться в нее.
Задачи:
— Автоматизация тестирования сервисов бэкофиса ASTS в связи с переносом серверного приложения БО ASTS Legacy из Windows на РедОС.
Условия:
— Формат работы: удалённо.
— Занятость: полная занятость.
Aston — аккредитованная аутсорсинговая IT-компания с 2007 года, штат 2500+ специалистов. Разрабатывает ПО и IT-решения в Finance, Healthcare, eCommerce, IoT, Media, Big Data, ML и др. Ищет QA Automation Engineer (Python) для работы над проектом международного телеком-оператора, развивающего 3G/4G покрытие по РФ.
Задачи:
— работа в квалифицированной команде на проекте с современным техническим стеком;
— участие в изменениях, улучшениях, запуске новых направлений.
Требования:
— опыт работы QA Automation Engineer (Python) от 3 лет;
— высшее IT-образование;
— написание автотестов на Python+pytest: backend и UI;
— опыт с Playwright по аутентификации (Storage state, cookies, storage);
— уверенное знание SQL;
— работа с БД через ORM;
— опыт работы с брокерами сообщений Kafka;
— понимание клиент-серверной архитектуры и HTTP;
— опыт работы с Git;
— базовые знания настройки CI для автотестов;
— навыки интеграционного тестирования, подготовка данных, мокирование;
— навыки нагрузочного тестирования (JMeter);
— навыки параллельного запуска автотестов (Pytest XDist);
— использование Pydantic vs JSON-схем для валидации ответа, мокирование запросов через page.route;
— опыт параметризации фикстур vs параметризация тестов, multi-page сценарии в Playwright;
— навыки мобильного тестирования;
— анализ утилизации ресурсов сервера при нагрузке;
— понимание системного промта и влияния на ответы LLM;
— знание SOLID и DDD;
— понимание разницы между инженером по качеству и автоматизатором;
— понимание концепции мокирования.
Будет плюсом:
— опыт работы с RabbitMQ;
— понимание RAG-систем;
— знание промт-инъекций;
— опыт тестирования LLM с подходом LLM-as-a-judge;
— понимание галлюцинаций в ответах LLM;
— написание пайплайнов CI/CD.
Условия:
— хорошая зарплата, обсуждается индивидуально, доплаты за менторство и профактивности;
— долгосрочные проекты от российских заказчиков, возможность менять направления, прозрачная система Performance Review;
— релокейт между офисами, выбор формата работы (удалённо, офис, гибрид), адаптация для новых сотрудников;
— доступ к корпоративному порталу, митапам, конференциям (как гость и спикер);
— социальный пакет: ДМС со стоматологией, частичная компенсация спорта, бесплатный английский, оплачиваемый отпуск и больничные;
— корпоративные мероприятия: тимбилдинги, детские праздники, внутренние события.
Офисы: Москва, Санкт-Петербург, Казань, Ростов-на-Дону, Нижний Новгород, Самара.
Задачи:
— Проектировать и реализовывать end-to-end LLM-пайплайны, включая продвинутые RAG-системы и автономных AI-агентов (планирование, function calling, мультиагентная оркестрация)
— Дообучение и адаптация: SFT/RLHF/DPO, LoRA/QLoRA под бизнес-задачи; решать, когда нужно дообучение, а когда достаточно промпт-инжиниринга или RAG
— Поддерживать культуру качества: внедрять продуктовые и ML-метрики (RAGAS, DeepEval, LLM-as-a-Judge), автоматизировать регрессионное тестирование
— Писать чистый, документированный и тестируемый python-код, проектировать API-контракты для ML-компонент
— Участвовать в код-ревью, формировать технические стандарты команды, работать напрямую с продуктом и стейкхолдерами
Требования:
— Опыт в DL/NLP от 4 лет, включая обучение и дообучение моделей на PyTorch, из них не менее года практического опыта с LLM
— Практический опыт построения AI-агентов и LLM-пайплайнов с использованием LangChain/LangGraph
— Глубокое понимание архитектуры современных LLM: attention, MoE, RoPE, KV-cache, методы alignment (RLHF/DPO), принципы эффективного инференса
— Сильная инженерная культура: Python (asyncio, pydantic, fastapi), чистый тестируемый код (pytest), асинхронные микросервисы; понимание Docker/K8s, CI/CD для ML
— Оценка и мониторинг: уверенное владение инструментами LLMOps (Arize, LangSmith, W&B, Phoenix), опыт создания кастомных eval-пайплайнов
— Работа с данными: опыт предобработки сложных данных для датасетов, знание SQL
Who we are
At OneSoil, we’re building tools that empower farmers and agribusinesses worldwide. Our mobile and web apps help monitor fields, optimize inputs, and increase yields using satellite imagery and proprietary AI models. OneSoil is headquartered in Zurich, with offices in Poland, Ukraine, and Cyprus. Our technology is used across 4% of the world’s cropland. This year, we became the first company to launch an AI Agronomist globally.
What You’ll Do
Lead and grow a product-focused backend team.
Hire, mentor, and develop engineers to reach their full potential.
Shape the technical vision and architecture of our backend systems, ensuring scalability, security, and high availability.
Drive the delivery of backend features in collaboration with product managers, designers, and AI/ML engineers.
Foster a culture of technical excellence and ownership within the team.
Build products that leverage modern AI models to deliver value to farmers worldwide.
Improve development processes and team workflows to ensure consistent and timely delivery.
Act as a hands-on technical leader: design and review solutions, unblock the team, and contribute to critical code when needed.
You’re a Great Fit If You Have
5+ years of backend development experience, with strong Python expertise.
Experience leading and scaling a product engineering team.
Strong expertise in Python 3.12+, Django 4+, Django REST Framework, Celery, pytest, Redis, PostgreSQL, Docker, RabbitMQ, and AWS.
Familiarity with FastAPI and Kubernetes.
Bonus points for experience with PostGIS, Helm, or ArgoCD.
A track record of building and shipping scalable SaaS products.
A solid understanding of Agile methodologies and the ability to align engineering with product goals.
A passion for mentoring engineers and building healthy, high-performing teams.
Curiosity and excitement about AI/ML-driven products.
Proficiency in Ukrainian is a plus.
What We Offer
A distributed international team with the flexibility to work from anywhere.
A product that is changing how agriculture works and creating value for farmers worldwide.
A key role in defining our technical and team strategy as we scale.
Задачи:
— Проектирование и реализация backend- и frontend-частей веб-приложений и внутренних систем
— Разработка async API и сервисов на Python (Litestar, FastAPI)
— Проектирование моделей данных, схем БД и миграций
— Работа с аналитическими нагрузками: тяжёлые запросы, агрегации, оптимизация под OLAP
— Проработка бизнес-логики и доменных моделей (DDD), слоистая архитектура
— Интеграция сервисов между собой: gRPC, брокеры сообщений, фоновые задачи
— Контейнеризация сервисов и настройка окружений (Docker, GitLab CI)
— Разработка пользовательских интерфейсов на React + TypeScript
— Интеграция фронтенда с backend-API, кодогенерация клиента из OpenAPI, обработка edge-кейсов
— Разработка и поддержка переиспользуемых UI-компонентов
— Участие в проектировании архитектуры приложений и выкатка своего кода в прод
Требования:
— Опыт коммерческой разработки от 3 лет, из них год+ в роли fullstack
— Python 3.12+, полная типизация
— Litestar или FastAPI, Pydantic v2, Dishka
— SQLAlchemy 2.0, Alembic, asyncpg
— PostgreSQL: индексы, план запроса, оконные функции, оптимизация тяжёлых запросов
— Опыт хотя бы с одним аналитическим или поисковым хранилищем: ClickHouse, Elasticsearch, Neo4j
— Слоистая архитектура, DDD
— Git, Docker, GitLab CI (или аналог)
— Фоновые задачи и очереди: taskiq или Celery, NATS, Redis
— React 19, TypeScript, Vite, bun
— TanStack Router, TanStack Query, TanStack Table, Zustand, react-hook-form, zod
— Компонентные библиотеки: Mantine 8 либо Tailwind 4 + Radix/shadcn
— Feature-Sliced Design или другая явная слоистая структура фронтенда
— HTML, CSS, component-based подход
— Системное мышление, внимание к качеству кода, самостоятельность в проработке задачи
Будет плюсом:
— structlog, uv, ruff, pytest с async-тестами
— gRPC (grpclib, betterproto2)
— MinIO / S3
— Интеграция self-hosted LLM через OpenAI-совместимый API, pydantic-ai
— Ansible, Terraform, Grafana
— Biome, кодогенерация API-клиента (@hey-api/openapi-ts)
— motion, ECharts / Recharts, графовые визуализации
— vitest, Playwright
Условия:
— Полная занятость, работа в офисе
— Влияние на архитектуру backend- и frontend-частей продукта
— Собственная инфраструктура on-premise, современный стек без легаси
— Конкурентная заработная плата, обсуждается по итогам собеседования
ОфисАстана
800 000 – 1 400 000 ₸
Все вакансии в одном месте — страница 4 · Job Hunters