Full-stack QA в команду Data Catalog, платформа ML Space

Приглашаем Full-stack QA (уровень middle/middle+/senior) в команду Data Catalog, которая занимается развитием продукта ML Space - для ML-разработки полного цикла: от трансфера и хранения Big Data до деплоя и автоматического масштабирования готовой модели. Это единственная в мире платформа с возможностью распределенного обучения на 1700+ GPU Tesla V100 и А100 - благодаря суперкомпьютерам Christofari и Christofari Neo.Подробнее о платформе ML Space: https://sbercloud.ru/ru/aicloud/mlspace Команда Data catalog занимается разработкой продуктов для: - Хранения огромных объемов данных (файловые и объектные хранилища, их файловые менеджеры);- Миграции данных с коннекторами к различным источникам (S3, базы данных, HDFS);- Управления артефактами, включая специализированные хранилища ML-артефактов с их версионированием (регистры образов, моделей, датасетов);- Процессов, связанных с Big Data - ETL/ELT, EDA и др.;- Оркестрации цикла ML-разработки на собственном движке для создания пайплайнов. Стек технологий: Python, FastAPI, Apache Airflow, PostgreSQL, ClickHouse, Redis, Kafka, Docker, Kubernetes. Как мы работаем: У нас продуктовая компания и кросс-функциональные команды Используем Jira, Confluence, GitLab как основные средства разработки Ведем разработку по Scrum Что мы предлагаем: Работу без легаси с Python 3.9, FastAPI, SQLAlchemy Участие в процессе разработки “от” и “до” Работу в заряженой экспертной команде, а также в комьюнити архитекторов и разработчиков компании и партнеров Вам предстоит: Автоматизация функционального тестирования; Проводить ручное тестирование (функциональное, интеграционное, системное); Разрабатывать и поддерживать в актуальном состоянии тестовую документацию; Работать с дефектами (обнаружение, анализ, контроль исправления); Выполнять review артефактов тестирования; Выполнять анализ и воспроизведение пользовательских дефектов; Совершенствовать и оптимизировать процессы тестирования; Требования: Понимание теории тестирования; Опыт тестирования WEB / REST API, знание протокола HTTP; Понимание технологий представления данных: HTML, JSON; Глубокие технические знания в области контроля качества разработки на всех стадиях жизненного цикла формирования продукта; Уверенный пользователь Postman или иных инструментов тестирования API; Опыт в автоматизаци тестирования backend (API) / frontend (web) с использованием PyTest; Создание и настройка CI для автотестов; Опыт работы с Docker (cборка и запуск образов); Опыт работы с GitlabCI (создание пайплайнов); Знание Selenium Webdriver; Опыт работы с Linux. Большой плюс: Знание стека Big Data, понимание ETL/ELT процессов (ключевые слова: Apache Airflow, Spark Streaming, Hadoop, HDFS, Kafka); Настройка CI для автотестов в GitLab; Опыт работы с AllureTestOps; Понимание специфики продуктов, основанных на технологиях машинного обучения/компьютерного зрения/NLP; Интерес к новым технологиям и теме машинного обучения в целом. Что мы предлагаем: Оформление в соответствии с трудовым законодательством РФ; Конкурентный уровень дохода (оклад + годовой бонус); ДМС со стоматологией и возможностью подключения к программе своих детей и родственников; Прозрачную систему мотивации, которая позволяет влиять на уровень дохода; Работу в команде профессионалов; Участие в создании инновационных продуктов; Гибкое начало рабочего дня, пятница - сокращённый рабочий день; Возможность работать удаленно; Офис в центре Москвы; Корпоративную мобильную связь; Льготную программу ипотечного и потребительского кредитования. Ещё у нас: Возможность вертикального и горизонтального роста; Бонусные программы от компаний партнёров; Возможность получения бонуса за закрытие вакансии по вашей рекомендации; Материальная помощь при рождении детей и др. семейных обстоятельствах; Обучение в Корпоративном университете за счёт компании; Участие в профильных конференциях в качестве спикера или слушателя; Корпоративная жизнь: спортивные комьюнити, клубы по интересам (настолки, интеллектуальные игры).