Инженер по разработке платформ автоматизированного тестирования с ИИ (SDET Platform Engineer)
Summary
Разрабатывает AI-инструменты для автоматизации тестирования: генерирует тесты, оптимизирует их с помощью LLM и интегрирует в CI/CD пайплайны на Python и Kubernetes.
HR-платформа Сбера — собственный high-load продукт экосистемы, построенный на микросервисной архитектуре (K8s, OpenShift, Kafka). Мы развиваем направление AI-Native Performance Engineering.
Обязанности
- Проектирование и разработка: проектирование архитектуры и разработка инструментов для генерации тестов с помощью AI-систем, приоритизации и анализа результатов.
- Создание AI-агентов: разработка и внедрение AI-моделей и агентов для автоматической генерации UI/API-тестов, их оптимизации и self-healing'а.
- Развитие CLI-инструментов: создание командных интерфейсов (CLI) на базе Python и AI для ускорения работы всей команды QA.
- Интеграция в CI/CD: глубокая интеграция инструментов в пайплайны (Jenkins, GitLab CI) и инфраструктуру (Kubernetes).
- Оптимизация: анализ и улучшение стабильности существующего фреймворка, помощь коллегам в решении сложных технических задач.
- Внедрение практик Infrastructure as Code (IaC) для поддержания стабильной среды запуска автотестов.
Требования
- Опыт работы от 3 лет в автоматизации тестирования или разработке.
- Уверенный уровень Middle+/Strong Middle.
- Глубокое знание Python: асинхронное программирование (asyncio), генераторы, декораторы.
- Понимание принципов ООП и SOLID.
- Опыт проектирования надежных и масштабируемых систем.
- Практический опыт применения AI в инженерии.
- Навыки промпт-инжиниринга.
- Опыт взаимодействия с LLM через API.
- Понимание основ векторных баз данных и RAG.
- Экспертный уровень владения одним из фреймворков (Playwright/Selenium + pytest).
- Опыт построения фреймворков с нуля.
- Глубокое понимание стратегий автотестирования.
- Уверенное написание pipeline-as-code (Jenkinsfile, .gitlab-ci.yml).
- Опыт дебага проблем в CI/CD.
- Знание основ Kubernetes (поды, сервисы) для запуска тестов в контейнерах.
- Способность аргументировать свои технические решения, эффективно взаимодействовать с командой разработки и продуктовыми командами.
Будет значительным преимуществом:
- Опыт участия в полной цикловой разработке крупных проектов с этапами планирования, реализации, внедрения и сопровождения.
- Практические знания DevOps-процессов и облачных инфраструктур.
- Участие в разработке собственных фреймворков и библиотек для автотестирования и инструментов AI.
- Публикации статей, выступлений на конференциях по теме автотестирования и качеству ПО.
- Наличие сертификации по технологиям и методологиям тестирования и разработки.
Условия
- Комфортный современный офис рядом с м. Кутузовская
- Гибридный формат работы
- Ежегодный пересмотр зарплаты и годовая премия
- Корпоративный спортзал и зоны отдыха
- Более 400 образовательных программ СберУниверситета для профессионального и карьерного развития
- Расширенный ДМС, льготное страхование для семьи и корпоративная пенсионная программа
- Льготная программа ипотеки для сотрудников
- Скидки на продукты компаний-партнеров
- Вознаграждение за рекомендацию друзей в команду Сбера.