Компания ELTEX — российский разработчик телекоммуникационного оборудования и программного обеспечения. В связи с расширением команды ищет Automation QA на проект Elph — клиент-серверное приложение для голосовых вызовов по протоколу SIP, обмена файлами, текстовыми и голосовыми сообщениями через мобильный интернет или Wi-Fi.
Задачи:
— Написание автоматических API и UI тестов на Python
— Подготовка тестовых данных
— Интеграция автоматизации в CI/CD
— Проведение тестирования и анализ результатов
— Написание тестовой документации: чек-листы, тест-кейсы, баг-репорты в Jira, Confluence
Требования:
— Знания Python и pytest
— Опыт работы в Linux-подобных операционных системах
— Общее понимание протоколов DHCP, DNS, TCP, UDP
— Знание REST (основные методы, коды ответов, методы авторизации)
— Общее понимание WebSockets
Будет плюсом:
— Знание основных принципов и типов шифрования, понимание HTTPS и TLS
— Понимание аппаратной части компьютеров (hardware)
Условия:
— Лучший ДМС в городе
— Участие в профессиональных конференциях с возможностью выступить с докладом
— Внутреннее обучение, митапы
— Корпоративный английский онлайн/оффлайн с софинансированием
— Два тренажерных зала в офисе, зал для групповых тренировок, корпоративные скидки на спортзалы города
— Корпоративные скидки на отдых
— Парк, уличная спортивная зона с теннисными столами и велосипедами
— Служебный транспорт от пл. Калинина и 4,5,6 микрорайонов
— Релокационный пакет для кандидатов из других городов.
ОфисmiddleНовосибирск; Релокационный пакет для кандидатов из других городов
As a Databricks QA Engineer on our data engineering team you will own the quality gate for enterprise data platforms, working directly with customers. Own test strategy and release sign-off on engagements, including documented test plans covering scope, risk, and coverage.
УдалённоГеография найма не уточнена
Не хотите искать каждый день?
Настройте подбор один раз, и подходящие вакансии будут сами приходить в Telegram.
Настройте подбор, и подходящие вакансии будут приходить в Telegram.
(на руки) и выше (рассмотрим вашу ставку) Грейд: Senior Срок привлечения: 6 месяцев с возможной пролонгацией Описание проекта ТКС ASTS Обязанности Разработка автоматизированных тестов для ядра Торговой системы, сервисов и подсистем платформы ASTS: Assistant, IndexServer, MMServer, ЕРК и др.
Что делать Формировать и актуализировать подход к тестированию платформы: определять, какие сценарии проверяются на уровне unit, component, integration и contract тестов, а какие через E2E и нагрузочные проверки. Разрабатывать и поддерживать автоматизированные тесты на Python с pytest и на Go для сервисов Foundation Models.
Подготовка и выполнение тестовых сценариев, проведение регрессионного тестирования, выявление и документирование дефектов, взаимодействие с командой разработки и аналитиками, участие в автоматизации тестирования.
Задачи:
— Разработка и поддержка автотестов на Python с запуском в CI/CD.
— Тестирование REST и SOAP API, интеграций с Kafka и Elasticsearch.
— Проверка пайплайнов обработки данных и валидация результатов в базе данных с использованием SQL.
— Составление тест-планов и чек-листов, оформление дефектов и приоритезация тестовых сценариев по важности для бизнеса.
Требования:
— Опыт разработки автотестов на Python от 5 лет с использованием pytest или unittest.
— Опыт работы с CI/CD системами Jenkins и GitLab CI.
— Уверенное владение SQL, включая написание запросов с JOIN и оконными функциями.
— Опыт тестирования REST и SOAP API, интеграций с Kafka и Elasticsearch.
— Опыт тестирования пайплайнов Spark, Airflow, NiFi и Dolphin.
— Навыки подготовки тест-планов, чек-листов и отчетов о дефектах.
— Умение приоритезировать тестовые сценарии с учетом бизнес-критичности.
Будет плюсом:
— Опыт написания unit-тестов на JUnit или TestNG.
Location: Москва
Вакансия для того, кто хочет строить инновации мирового уровня и видеть реальный след от своей работы. Команда создаёт ИИ-решение для анализа реализации стратегии Сбера. Это кейс на уровне топовых мировых исследований в области сценарного моделирования комплексных экономико-социальных систем и построения предиктивных алгоритмов. Ищем в команду ребят с сильным техническим и концептуальным мышлением и жаждой создавать новое.
Обязанности
### Обязанности
* 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
### Требования
* опыт работы на позиции AQA на Python от 1 года
* 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
### 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.
Location: Москва
Мы — команда в Департаменте маркетинга Сбера. Мы строим ИИ-агентов на базе LLM, совмещая скорость стартапа с масштабом большой компании: у нас есть доступ к огромным массивам данных, серьёзная инфраструктура и свобода выбирать лучшие инструменты под задачу.
Наши агентные направления Вы будете развивать ключевое направление департамента — создавать агентные системы двух типов:
1. Внутренние продукты для сотрудников. Автоматизация рабочих процессов внутри банка. Например, агенты, которые по текстовому брифу генерируют готовую структуру веб-страниц с контентом и изображениями, экономя время маркетинговых команд.
2. Внешние интерфейсы для клиентов. Диалоговые ассистенты на публичных ресурсах. Ваш код будет напрямую взаимодействовать с миллионами пользователей сайта Сбербанка, помогая им получать ответы через GigaChat, поиск по базам знаний (RAG) и систему скиллов.
Наш главный продукт сегодня — backend AI-ассистента на сайте банка. Это сложная система оркестрации диалогов на LangGraph.
Сейчас мы собираем современный агентный стек с нуля (LangGraph, RAG, function calling).
Первый этап отбора на эту вакансию — общение с AI-рекрутером. После отклика ждите сообщение от него, диалог займёт примерно 10 минут. Задача AI-рекрутера — уточнить недостающие детали и ускорить рассмотрение вашей кандидатуры. AI-рекрутер только начинает свой путь, поэтому просим относиться с пониманием. Ваш опыт и участие помогут сделать его удобным и полезным для всех!
Обязанности
* под руководством ментора разрабатывать и поддерживать оркестрацию агентов на LangGraph: реализовывать узлы графа, работать с состоянием и условными переходами
* писать и улучшать скиллы и инструменты (tools) для агента: интеграция с внешними HTTP API, валидация результатов по JSON Schema, простые ReAct-подграфы
* работать с LLM: писать и править промпты, проектировать Pydantic-схемы для структурированного вывода, экспериментировать с параметрами моделей и function/tool calling
* разрабатывать HTTP-контур: REST- и SSE-эндпоинты (инициация диалогов, стриминг ответов, управление историей) под руководством старших коллег
* участвовать в подключении внешних систем: HTTP API, Kafka, поисковые движки; помогать в развитии RAG-пайплайна (эмбеддинги, поиск, реранкинг)
* покрывать код тестами: unit- и интеграционные тесты (pytest, моки LLM и внешних сервисов); соблюдать стандарты качества — строгая типизация mypy, линтинг ruff, код-ревью
* участвовать в код-ревью (сначала как автор, затем как ревьюер), учиться архитектуре агентских систем и банковским требованиям к безопасности
* версионировать и проверять промпты: сравнение поведенческих сценариев, проверка на реальных моделях.
Требования
* уверенно пишете на Python (3.10+): знаете ООП, структуры данных, базовые алгоритмы; пишете чистый и читаемый код
* имеете практический опыт async/await / asyncio (коммерческий, стажировка или серьёзный пет-проект)
* знакомы с веб-фреймворками FastAPI и/или aiohttp на уровне pet-проектов или коммерческого опыта до 1–2 лет; понимаете основы REST API
* понимаете, как работают LLM через API (GigaChat, ChatGPT и аналоги): промпты, структурированный вывод, function/tool calling — хотя бы на уровне собственных экспериментов
* знакомы с LangChain/LangGraph или другими оркестраторами агентов либо готовы быстро освоить их при сильной инженерной базе
* знаете SQL и имеете базовый опыт работы с PostgreSQL (запросы, простые схемы, транзакции)
* используете Pydantic (или аналогичные инструменты валидации) и понимаете ценность строгой типизации
* готовы писать тесты (pytest), пользоваться Git, следовать стандартам код-ревью и CI/CD
* высокая обучаемость, curiosity к LLM-технологиям и желание расти в AI-инженерии
* начала высшего образования достаточно; рассматриваем студентов старших курсов и выпускников.
Будет плюсом:
-------------
* стажировки или коммерческий опыт разработки на Python (от 3–6 месяцев)
* пет-проекты с LLM: телеграм-боты с AI, RAG-ассистенты, агентные приложения на LangChain/LangGraph
* понимание RAG: эмбеддинги, векторный поиск, pgvector
* базовые навыки Docker, Git, Linux
* опыт работы с кодинговыми агентами (GigaCode CLI) и понимание принципов SDD
* знакомство с Kafka, OpenSearch, наблюдаемостью (Grafana/Prometheus, OpenTelemetry)
* участие в хакатонах, олимпиадах, open-source
* понимание основ безопасности и интерес к банковскому домену
* навыки работы с генеративными AI-моделями
* опыт создания AI-агентов и использования их в работе будет преимуществом
* опыт использования GigaChat, Kandinsky и аналогов в продуктах, навыки создания и использования AI-агентов
* инструментальное владение AI для анализа, генерации и автоматизации.
Условия
* гибридный формат работы (2-3 дня в офисе). Офис по адресу: г.Москва офис Кутузовский проспект 32
* 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.
— Формировать и актуализировать подход к тестированию платформы: определять, какие сценарии проверяются на уровне unit, component, integration и contract тестов, а какие через E2E и нагрузочные проверки. — Разрабатывать и поддерживать автоматизированные тесты на Python с pytest и на Go для сервисов Foundation Models.
Location: Москва
Мы развиваем «Поток» - единую цифровую среду для командной работы, которая объединяет целеполагание, управление задачами, коллаборацию и автопротокол в одном интерфейсе.
Платформа интегрирует все рабочие процессы команды: от постановки целей до контроля исполнения задач, от проведения встреч до автоматического формирования поручений. «Поток» помогает командам тратить время на результат, а не на координацию, обеспечивая прозрачность движения к целям и повышая эффективность работы каждого сотрудника.
Мы ищем опытного QA Fullstack-инженера для тестирования веб-версии и мобильных приложений (iOS и Android), а также сложных AI-сервисов и аналитических систем. Вы будете отвечать за качество продукта на всех этапах - от проработки требований и проверки новых функций до подготовки релизов и приёмочных испытаний.
Обязанности
### **Вам предстоит:**
* проведение функционального, регрессионного и интеграционного тестирования веб-версии, а также мобильных приложений на iOS и Android
* составление и поддержка тестовой документации и тестирование AI-сервисов
* участие в подготовке релизов и обеспечение стабильности продукта
* проверка автопротокола: распознавание договорённостей, автоматизация задач и назначение ответственных
* тестирование API (REST, WebSocket) для корректного обмена данными между фронтендом и бэкендом.
* участие в приемо-сдаточных испытаниях и подготовке демо для заказчиков.
Требования
### **Мы ожидаем:**
* опыт функционального и регрессионного тестирования веб-приложений от 3 лет
* опыт автоматизации тестирования на Python от 2 лет
* навыки работы с _DevTools_, _Postman_ (или аналогами) для тестирования _API_
* опыт или интерес к тестированию AI-систем
* знание _SQL_ для проверки данных в БД и первичной диагностики
* знание Python (core, Pytest, Selenium, Selenoid, requests, allure)
* основы CI/CD (Jenkins, GitLab CI/CD) для запуска тестов.
Будет плюсом:
* опыт создания AI-агентов и использования их в работе
* опыт анализа логов (Openshift, Kubernetes, Elastic)
* опыт тестирования сложных аналитических систем (дашборды, прогнозные модели)
* опыт автоматизации тестирования мобильных приложений на iOS и Android (Python + Appium)
* опыт тестирования мобильных приложений (iOS/Android).
Условия
### **Мы предлагаем:**
* гибридный формат работы (2-3 дня в офисе)
* годовой бонус и ежегодный пересмотр
* расширенный ДМС с первого дня + стоматологию и льготное страхование для семьи
* корпоративный университет Сбера, внутреннюю образовательную платформу, участие в IT-конференциях
* офис на Кутузовской 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.
Задачи:
— Тестирование ядра и интеграций
— Работа с очередями сообщений
— Работа с СУБД Postgres, написание сложных SQL-запросов
— Анализ системных логов, проверка использования ресурсов (CPU, RAM)
— Нагрузочное тестирование, проведение тестов стабильности, производительности с использованием JMeter
— Анализ инцидентов с ПРОМ
Требования:
— Коммерческий опыт разработки автотестов на Python
— Экспертный уровень владения PyTest (написание сложных фикстур, параметризация, плагины)
— Опыт интеграционного тестирования распределенных систем с использованием брокеров (RabbitMQ)
— Понимание архитектуры систем, паттернов интеграции и точек отказа системы
— Умение работать с системами логирования и мониторинга (ELK, Grafana, Prometheus)
— Знание теории тестирования
— Умение строить архитектуру тестов регресс модели
— Опыт настройки и поддержки пайплайнов автоматического запуска тестов в Jenkins+Allure будет являться преимуществом
— Практический опыт и навыки работы с AI приветствуются
Задачи:
— Добавлять в систему новые источники и виды данных — котировок, ключевых моментов спортивных событий
— Оптимизировать работу Сканера — увеличивать скорость его работы, снижать объём сетевого трафика
— Повышать стабильность работы всей системы и отдельных её компонентов
— Искать и находить причины возникающих проблем производительности и несогласованности данных
Требования:
— Опыт работы с любым фреймворком, кроме Django
— Знание современного Python (версия 3.12)
— Понимание принципов работы с сетью, в частности протоколов HTTP и WebSocket
— Знание асинхронной парадигмы программирования (asyncio, aiohttp, async-await), отличие от потоков и процессов
— Опыт работы с брокерами очередей, в частности RabbitMQ и pika
— Опыт работы с реляционными базами данных, PostgreSQL 17, SQLAlchemy и миграциями с Alembic
— Соблюдение стандартов PEP8 и использование типизации
Будет плюсом:
— Опыт написания скрапперов и парсеров данных из открытых источников
— Навыки чтения и понимания чужого кода, быстрая адаптация в незнакомых проектах
— Навыки реверс-инжиниринга, анализ чужой логики и восстановление структуры проекта
— Углублённое знание RabbitMQ, настройка различных типов exchange и очередей
— Знакомство с JavaScript
— Опыт работы с headless-браузерами, selenium, pyppeteer, playwright
— Опыт настройки мониторинга с Grafana и VictoriaMetrics
— Понимание методов сжатия и форматов обмена данными по сети (cbor, msgpack, signalR)
— Наличие примеров кода
— Опыт работы с Docker и GitLab CI
— Опыт написания тестов с Pytest
Условия:
— Полная занятость, график 5/2
— Удалённый формат работы
Контакт для отклика: hr_manager@24hsoft.com
Workplace: Москва и Краснодар (гибрид/офис), другие города - удаленно
Привет!
Мы формируем новое направление — Лабораторию ИИ в управлении по развитию операционной эффективности и товародвижения. Наша цель — не просто автоматизировать рутинные операции с помощью ML/AI, а амбициозно переосмыслить привычные процессы и найти новые способы решать бизнес-задачи с помощью технологий. Здесь важны творческий подход, готовность экспериментировать и превращать идеи в работающие решения.
И сейчас мы ищем RPA инженера, который в рамках глобальной трансформации компании будет помогать с автоматизацией рутинных и нерутинных кейсов: выявлять области, где сотрудники тратят много времени на кейсовые задачи и автоматизировать их.
Стек технологий:
Python, pandas, BeautifulSoup (bs4), Playwright, Selenium, PyAutoGUI, tenacity, pytest, REST API, SOAP, Oracle, ClickHouse, MS SQL Server, Git, Docker, CI/CD, FastAPI.
Задачи
Выявлять и приоритизировать процессы для автоматизации (высокочастотные, рутинные, с чёткими правилами)
Оценивать потенциал эффекта от автоматизации
Создавать ботов и сценарии на low-code платформах с использованием AI-узлов
Настраивать простых AI-агентов для работы с контентом и таблицами, а также автоматизированные сценарии с использованием платформ автоматизации
Разрабатывать технические задания на автоматизацию процессов. Автоматизировать сбор данных, аудит и подготовку регулярных отчётов
Настраивать интеграцию рабочих инструментов (почта, мессенджеры, CRM, таблицы)
Организовывать проверку сценариев (функциональное, нагрузочное тестирование, обработка исключений)
Внедрять автоматизированные процедуры в продуктивную среду
Контролировать работу сценариев, обрабатывать ошибки, выполнять доработки
Поддерживать и дорабатывать существующие скрипты
Оценивать эффект от внедрения автоматизации
Документировать настроенные автоматизированные сценарии
Обучать сотрудников созданию простых автосценариев
Обучать сотрудников работе с автоматизированными процедурами (взаимодействие, эскалация ошибок, контроль результатов)
Требования
Образование: законченное высшее или среднее специальное техническое (программирование, автоматизация)
От 2-х лет опыта разработки RPA-решений (ROBIN, UiPath, Power Automate, Blue Prism или Python-скрипты)
Опыт работы с API, базами данных, Excel, OCR. Скриптинг на Python, VBA, SQL, JavaScript
Опыт с отладкой и обработкой исключений в автосценариях
Понимание основ кибербезопасности при работе с учётными данными
Условия
ДМС со стоматологией и льготными условиями для членов семьи
Технику для работы
График работы с гибким началом дня
Работу в максимально уютном офисе в Краснодаре или Москве, Санкт-Петербурге, Иннополисе (гибрид)
Возможность реализовать свой опыт и потенциал в интересных и многоплановых проектах
Развитие – мы оплачиваем обучение на курсах и участие в конференциях
Наличие корпоративных скидок PRIMEZONE и программ лояльности от компании
Наличие корпоративной библиотеки курсов
Возможность рекомендовать компанию своим друзьям, участвуя в реферальной программе
Формат работы
Москва и Краснодар (гибрид/офис), другие города - удаленно
Задачи:
— Разработка REST API на FastAPI для расписания, записи на тренировки, абонементов и клиентов клуба.
— Создание моделей и валидация данных с использованием Pydantic.
— Работа с таблицами в PostgreSQL через SQLAlchemy.
— Написание тестов с использованием pytest и запуск сервиса в Docker.
— Исправление багов и доработки по результатам код-ревью.
Требования:
— Базовые знания Python: функции, классы, исключения, работа со словарями и списками.
— Понимание HTTP и REST: методы, коды ответов, формат JSON.
— Базовые знания SQL: SELECT, JOIN, WHERE.
— Навыки работы с Git и опыт использования GitHub.
— Приветствуются знания FastAPI, async/await, Docker, Alembic и наличие пет-проектов.
Условия:
— Удалённая работа из России.
— Отсутствие требования опыта.
— Свободный график.
— Код-ревью и наставничество от Senior-разработчика.
— Возможность получить проект в портфолио и на GitHub.
— Договор о сотрудничестве по итогам стажировки.
🕹 Список обязанностей: — Разработка автоматизированных тестов для ядра Торговой системы, сервисов и подсистем платформы ASTS: Assistant, IndexServer, MMServer, ЕРК и др.
Задачи:
— Разработка автотестов с использованием pytest
— Создание тестового фреймворка
Требования:
— Опыт работы в тестировании более 5 лет
— Опыт в сфере финтех от 3 лет
— Знание Python
— Опыт разработки автотестов с использованием pytest более 3 лет
— Опыт разработки тестового фреймворка
— Знание операционных систем семейства Linux на уровне опытного пользователя, опыт автоматизации задач с помощью bash и python
— Знание SQL и умение писать запросы средней сложности
— Опыт работы с системами контроля версий, предпочтительно GitLab
— Опыт работы с CI-инструментами, предпочтительно gitlab-ci и Jenkins
Условия:
— Полностью удаленный формат работы
— Зарплата до 140 тысяч рублей netto
— Оформление по договору гражданско-правового характера
— Работа на стабильном долгосрочном проекте с современным стеком технологий
Автоотклики