SDET / AQA Python
Summary
Develops and maintains automated tests for a distributed Big Data platform (Spark, Impala, Trino, etc.) using Python, pytest, and CI/CD pipelines, ensuring reliability across bare metal, VM, and Kubernetes deployments.
Навыки: Python, SOLID, Linux, HTTP. Специализации: Бэкенд разработчик.
Что нужно делать:
- Автоматизировать тестирование компонентов Arenadata Hyperwave (ADH) и Arenadata Hyperwave Cloud (ADHC): Spark, Impala, Trino, Kyuubi, Hive, HBase, Ozone, HDFS, YARN, Airflow, Flink;
- Тестировать развёртывание и эксплуатацию платформы на bare metal, VM и в Kubernetes;
- Разрабатывать и развивать тестовые фреймворки на Python для распределённых Big Data-систем;
- Писать интеграционные и e2e-тесты на реальных кластерах: функциональность, отказоустойчивость, производительность;
- Поддерживать и развивать CI/CD-пайплайны автотестов;
- Работать с разработчиками, архитекторами и QA над качеством релизов;
- Делать код-ревью тестового кода.
Мы ждём, что вы:
- Обладаете опытом коммерческой разработки на Python от 4 лет
- Умеете применять SOLID, DRY, KISS при проектировании тестовых фреймворков
- Знаете паттерны проектирования (Factory, Strategy, Builder, Resource Object) для гибких и масштабируемых решений
- Владеете pytest на экспертном уровне: сложные фикстуры, параметризация, плагины (pytest-xdist и другие)
- Имеете опыт использования Linux (Core Utils, Bash): файловые системы, права, процессы, сетевые утилиты
- Имеете опыт тестирования систем развёртывания и конфигурации распределённого ПО, плюсом будет Ansible, Terraform или Puppet
- Обладаете сетевым бэкграундом: HTTP(S), TCP/IP, SSH, сертификаты.
- Имеете опыт настройки и поддержки CI/CD-пайплайнов (Jenkins, GitLab CI, TeamCity, GitHub Actions)
- Имеете опыт работы с Docker и Kubernetes на уровне эксплуатации и отладки
Будет плюсом:
- Опыт работы с дистрибутивами Hadoop (Arenadata, Cloudera CDP/CDH, Hortonworks HDP, MapR);
- Практический опыт с Apache Spark, Trino, Impala, Kafka — запросы, джобы, разбор инцидентов;
- Аутентификация и авторизация в распределённых системах: Kerberos, LDAP, Ranger, TLS/mTLS;
- Понимание принципов развёртывания stateful и stateless Big Data-сервисов в Kubernetes;
- Опыт тестирования Kubernetes-операторов, опыт работы с kubectl, Helm, kind/minikube.