QA engineer
Summary
Build and maintain end-to-end mobile test suites for a next-gen AI-driven fitness platform using Appium with Python, running in CI and covering iOS/Android.
Wspólnie z naszym Partnerem, amerykańskim producentem sprzętu fitness rozwijającym platformę aplikacyjną nowej generacji, poszukujemy doświadczonej osoby do świadczenia usług w charakterze QA Automation Engineer.
Projekt dotyczy rozwoju kompetencji świadczonych na rzecz Partnera w zakresie utrzymania i rozwoju aplikacji mobilnej stworzonej w USA, mającej ambicję bycia najbardziej hiperspersonalizowaną, zintegrowaną z wearables i AI-driven platformą treningową na świecie.
✨ OFERUJEMY:
- Nowy sposób na aplikowanie z AI Rekruterem (AIR) – w trakcie procesu możesz porozmawiać z wirtualnym rekruterem 24/7, bez czekania na telefon. Finalną decyzję zawsze podejmuje Opiekun Projektu.
- Enterprise-grade tooling bez ograniczeń: Claude Enterprise (bez limitu tokenów), GitHub Enterprise, pełna infrastruktura AWS.
- Współpracę w modelu projektowym, z rozliczeniem opartym na etapach i protokołach odbioru poszczególnych deliverables.
- Wsparcie po stronie Connectis w sprawach administracyjnych i rozliczeniowych związanych ze współpracą.
- Uczestnictwo w wydarzeniach branżowych oraz meetupach technologicznych.
- 🌍 Realizacja usług w 100% zdalnie.
- Elastyczna forma współpracy B2B.
- Szybki i zdalny proces.
Dziękujemy za wszystkie zgłoszenia. Pragniemy poinformować, że skontaktujemy się z wybranymi osobami.
13304/KB
- Min. 4 lata doświadczenia w QA, w tym min. 2 lata w tworzeniu produkcyjnej automatyzacji testów w Appium z Python (mobilna suita E2E, iOS/Android, w środowisku CI).
- Praktyczna znajomość TestRail (organizacja przypadków, raportowanie przebiegów) oraz Confluence (plany i strategie testowe).
- Doświadczenie w testowaniu API (REST, autoryzacja, walidacja kontraktów i schematów) z wykorzystaniem Postmana.
- Podstawowa znajomość MongoDB (zapytania weryfikujące spójność danych) oraz zarządzania defektami w Jira.
- Praktyczna znajomość GitHub Actions (budowa i debugowanie pipeline'ów, matrix buildy, artefakty, sekrety).
- Umiejętność czytania kodu w TypeScript w stopniu umożliwiającym przegląd istniejących suit Jest i Vitest.
- Znajomość Pythona na poziomie frameworkowym: pytest, Page Object Model, parametryzacja, xdist.
Mile widziane:
- Doświadczenie w testowaniu funkcji opartych o LLM lub AI, w tym eval harnesses lub podejście golden-set.
- Znajomość Datadog, device-farm providers (BrowserStack, Sauce Labs) lub certyfikat ISTQB.