Data QA engineer

Основные задачи:

• Проверка качества данных в потоках Kafka.
• Валидация ETL/ELT процессов.
• Проверка корректности трансформаций данных.
• Тестирование интеграций между сервисами, очередями и хранилищами.
• Проверка данных в ClickHouse, PostgreSQL, Redis.
• Анализ логов, метрик и потоков данных.
• Проверка работы скоринговых моделей и триггеров на тестовых наборах данных.
• Формирование тестовых датасетов и проверка результатов обработки.

Обеспечение качества и надёжности решений

• Сопровождать контроль качества продукта на всех этапах разработки.
• Анализировать и тестировать требования на предмет полноты, непротиворечивости и тестируемости.
• Проектировать и актуализировать тестовую модель (тест-кейсы, чек-листы) для функционального и регрессионного тестирования.
• Проводить функциональное, интеграционное и регрессионное тестирование выпускаемых обновлений.

Кросс-функциональное взаимодействие

• Участвовать в планировании спринтов и оценке трудозатрат на задачи тестирования совместно с Team Lead.
• Согласовывать технические требования и архитектурные решения с разработчиками (Backend/Frontend) и аналитиками.
• Своевременно информировать Project Manager и команду о рисках, блокирующих дефектах и статусе готовности релиза.

Подготовка продукта к пилотам и внедрению

• Проводить приёмочное тестирование в специфических окружениях, имитирующих условия заказчика.
• Верифицировать конфигурации и настройки продукта перед передачей контрагенту.
• Оказывать техническую консультацию заказчикам по вопросам работы и стабильности продукта на этапе внедрения.

Наставничество и адаптация команды

• Проводить вводный инструктаж по проекту и инструментам тестирования для Junior-специалистов.
• Проверять результаты работы (ревью тестов, аудит тест-кейсов) менее опытных коллег.

Автоматизация тестирования

• Разрабатывать и внедрять новые автоматизированные сценарии (API и UI).
• Поддерживать и рефакторить существующий набор автотестов при изменении функциональности.
• Анализировать результаты прогонов автотестов и интегрировать их в процесс CI/CD.

Контроль технического долга и документации

• Выявлять устаревшие тесты и неактуальные проверки в зоне ответственности.
• Учитывать и приоритизировать отложенные дефекты для планомерной очистки бэклога техдолга.
• Актуализировать и поддерживать техническую документацию в соответствии с текущим состоянием продукта.

Мы ожидаем:

• Высшее техническое образование (Computer Science, Software Engineering) или эквивалентный опыт.
• Общий опыт в QA от 2 лет, из них не менее 1 года на позиции уровня Middle.
• Глубокое понимание жизненного цикла разработки (SDLC) и тестирования (STLC).
• Уверенное владение Postman (API testing) и DevTools.
• Базовое понимание клиент-серверной архитектуры и опыт работы с баг-трекинговыми системами (Jira/YouTrack).
• Опыт работы по Agile-методологиям.
• Опыт в написании API & UI авто тестов Базовые навыки написания и поддержки автотестов.
• Умение писать сложные SQL-запросы (JOIN, группировки) для проверки целостности данных.
• Опыт работы с инструментами для перехвата и подмены трафика (Charles/Fiddler) и скриптами/переменными среды в Postman.
• Навык работы с системами логирования и мониторинга (Kibana, Grafana) для самостоятельного поиска причин сбоев.
• Понимание принципов работы CI/CD пайплайнов (GitLab CI, Jenkins) для запуска тестов.
• Понимание Kafka/RabbitMQ.
• Опыт работы с большими объёмами данных.
• Опыт Data QA / Data Engineer / BI QA / ETL QA.
• Умение самостоятельно анализировать данные и находить аномалии.

Будет преимуществом:

• Опыт написания автотестов на уровне полноценных фреймворков (Python).
• Опыт нагрузочного тестирования.
• Опыт работы в Telecom или IT-компаниях со сложными продуктами.
• Опыт участия в пилотных/экспортных внедрениях продукта у заказчика.
• Опыт работы Data QA Engineer / ETL QA Engineer / Data Engineer с опытом тестирования.