Senior QA специалист (автоматизатор)

Мы Группа «Астра» – один из лидеров российской IT-индустрии, ведущий производитель программного обеспечения, в том числе защищенных операционных систем и платформ виртуализации. Разработка флагманского продукта, ОС семейства Astra Linux , ведется с 2008 года. В рамках команды ДАР (Департамент автоматизации и разработки) мы развиваем веб-приложение «Личный кабинет» — продукт с десятками интеграций (внешние API, распределённые сценарии, асинхронные процессы) и работой с персональными данными, что задаёт повышенные требования к качеству и информационной безопасности. - Сегодня в команде QA — два middle-инженера и работающее базовое нагрузочное тестирование. Мы ищем сильного senior-инженера, который выведет QA-направление на системный уровень: задаст стратегию, доведёт автоматизацию до зрелости и встроит AI как полноценный рабочий инструмент команды. - Это позиция играющего тренера: вы одновременно ведёте QA-направление и сами пишете код — архитектурные решения, сложные автотесты, performance-сценарии, AI-инструменты для команды. Чем предстоит заниматься Построение и развитие процесса тестирования: - разработка стратегии тестирования; - внедрение quality gates в CI/CD; - настройка прозрачных метрик качества и их регулярный анализ. Лидерство в QA-направлении: - координация работы двух middle QA-инженеров; - менторинг и развитие команды через совместный код-ревью и попарную работу; - личное участие в написании автотестов, performance-сценариев и AI-инструментов — особенно на сложных и архитектурно значимых участках; - задание инженерных стандартов собственным кодом, а не только документами; - участие в инженерных и архитектурных решениях наравне с разработкой. Первые 3 месяца — что мы планируем сделать вместе - провести аудит текущего QA и нагрузочного тестирования; - сформировать стратегию тестирования продукта; - запустить стабильный pipeline автотестов; - ощутимо снизить объём ручного регресса; - проработать подход к автоматизации UI-тестирования по макетам Figma. 1. Развитие автоматизации: - UI-, API- и интеграционные тесты; - повышение стабильности и воспроизводимости pipeline; - сокращение объёма ручного регресса. 2. Эволюция нагрузочного тестирования (не с нуля): - аудит текущей реализации; - приближение сценариев к реальному трафику; - повышение стабильности и воспроизводимости тестов; - интеграция в CI/CD и поиск узких мест системы. 3. Тестирование интеграций и распределённых сценариев: - работа с моками и стабами; - проверка взаимодействия с внешними сервисами; - покрытие асинхронных процессов. 4. Качество в системе с требованиями ИБ и работой с персональными данными: - встраивание security-проверок в pipeline; - участие в обеспечении соответствия требованиям к ПДн 5. Shift-left и инженерная культура качества: - встраивание QA в ранние этапы разработки; - развитие инженерной культуры тестирования в продуктовых командах. 6. Автоматизация визуального тестирования по Figma: - регрессионное тестирование интерфейса; - сравнение фронтенда с макетами; - контроль отклонений и интеграция в pipeline. 7. AI-first подход в QA: - генерация тестов и тестовых данных с помощью LLM; - AI-ассистированный анализ логов и дефектов; - ускорение регресса через интеллектуальную приоритизацию; - повышение покрытия за счёт AI-инструментов. Требования: Что мы ждём от кандидата - 4+ в QA, от 1 года на позициях Senior / Lead; - опыт построения или существенной трансформации QA-процессов; - уверенный Python (pytest) — для написания и поддержки автотестов; - опыт автоматизации: - UI: Playwright или Selenium; - API testing; - интеграция автотестов в CI/CD (GitLab CI / Jenkins / аналоги); - опыт работы с нагрузочным тестированием — именно развитие и оптимизация, а не первый запуск; - опыт тестирования интеграционных сценариев и распределённых систем; - понимание архитектуры веб-приложений и микросервисов; - способность принимать инженерные решения и доводить их до результата в условиях высокой автономии; - AI-first мышление — готовность встраивать AI-инструменты в ежедневную работу и развивать AI-практики в команде. Не требуется быть ML-инженером — важна осознанная работа с современными AI-ассистентами и интерес к их развитию; - лидерские качества: умение менторить, выстраивать процессы и аргументировать решения; - готовность к роли играющего тренера — примерный баланс 70/30 в пользу инженерной работы руками. Если вы рассматриваете чистый менеджмент — это не наш кейс. Будет плюсом - опыт visual regression testing; - работа с Figma API и design systems для автоматизации проверок дизайна; - базовое понимание информационной безопасности и работы с ПДн; - практический опыт внедрения AI в QA: генерация тестов через LLM, AI-ассистированный анализ дефектов, prompt engineering для тестовых задач, использование Cursor / Copilot в рабочем процессе. Условия: Уверенность в будущем. Мы чтим ТК РФ: у нас стабильный и прозрачный "белый" доход. Забота о здоровье . Оформим полис ДМС со стоматологией. Спорт — это про нас . У нас многие увлекаются сноубордом, лыжами, дайвингом, бегом и пр. – найти кого-то для afterwork-активности не проблема. Чтобы можно было размяться и в офисе, обустроено отдельное место. Мы спонсируем тренировки футбольной и волейбольной команд, поддерживаем инициативы по киберспорту и приходим на турниры по настольному футболу просто поболеть. Конкурентная заработная плата. Гибридный/удаленный формат работы.