AQA/Fullstack QA (Ai sales)
Описание
Адаптивный PL и Цифровая арена — это мультиагентная платформа на базе ИИ, которая формирует адаптивные персонализированные предложения для продажи продуктов Сбера клиентам. Платформа работает на современном технологическом стеке: Java, Spring Boot, Kafka, PostgreSQL. Инфраструктура базируется на Kubernetes (OpenShift). Это абсолютно новая система без легаси-кода. Команда уже разработала и вывела MVP на ПРОД. Следующая стадия развития проекта — расширение функционала и тираж на всю сеть офисов Сбера по всей стране. Обязанности ручное тестирование API и интеграций: REST-вызовы, отправка и проверка сообщений в Kafka, состояние данных в БД разбор сквозных сценариев по логам и трассировке: восстановить полный путь запроса через несколько сервисов и найти, где он сломался, — в том числе на ПРОМе написание и актуализация тест-кейсов и чек-листов анализ бизнес- и системных требований на полноту и тестируемость, формулировка замечаний; сопоставление новых требований с тем, как реализовано сейчас подготовка и поддержка тестовых и демонстрационных данных на стендах (БД, Kafka, продуктовые справочники) участие во внутренних и внешних демо и в ПСИ участие в разборе инцидентов на production-среде(разбор логов, метрик, подлючение разработчиков, сопровождения при необходимости) работа с дефектами: точная локализация проблемы, описание шагов вопроизведения, понятное описание для разработчика. Требования опыт тестирования backend- и интеграционных решений от 3 лет понимание, как устроена асинхронная распределённая система: микросервисы, брокер сообщений (Kafka), БД. Умение по логам и трейсам восстановить полный путь запроса через несколько сервисов уверенная работа с API: понимание HTTP, REST, форматов, авторизации; умение читать OpenAPI/Swagger-спецификацию и сверять фактическое поведение сервиса со спекой опыт разбора сетевых запросов в браузере (DevTools) при выяснении дефектов на UI умение найти нужную версию, ветку и сборку в Git / Bitbucket / Jenkins и посмотреть логи сборки умение быстро погружаться в текущую реализацию и сопоставлять новые бизнес-требования с тем, как система устроена сейчас. Будет плюсом: опыт работы с дашбордами и мониторингом в Grafana, чтение метрик и трассировки (Prometheus, OpenTelemetry) умение читать и разбирать существующие автотесты на Java (JUnit, RestAssured, Allure), запускать их и участвовать в разборе падений опыт написания бизнес- и системных требований или постановок опыт тестирования решений с генеративными моделями: недетерминированные ответы, промпты, оценка качества и релевантности ответа, отказы и таймауты LLM-провайдера регулярное использование AI-ассистентов и агентов в собственной работе: генерация кейсов, данных, разбор логов. Условия комфортный современный офис на м. Кутузовская формат работы: офис на время адаптации и далее гибрид (2–3 дня в неделю в офисе) ежегодный пересмотр зарплаты, 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 подписка Прайм с возможностью совместного использования на трёх близких вознаграждение за рекомендации друзей в команду Сбера.