Тестировщик Naimus.Ai

Обязанности: Тестирование ML-модели: Проверка точности, полноты и recall модели на различных наборах данных. Анализ метрик качества (accuracy, precision, recall, F1-score, AUC-ROC и др.) и понимание, что каждая из них означает в контексте конкретной задачи. Проведение A/B тестов разных версий моделей. Смещение (Bias) и Дисперсия (Variance): Умение распознавать случаи переобучения (overfitting) и недообучения (underfitting). Тестирование на смещенных данных (Bias Fairness) : поиск сценариев, где модель работает несправедливо по отношению к определенным группам (например, по полу, возрасту, расе). Тестирование данных (Data Testing): Проверка качества входных данных: их полноты, консистентности, корректности форматов. Валидация данных, используемых для обучения и валидации модели. Тестирование функциональности AI-фич: Проверка корректности и уместности ответов, работы с контекстом. Проверка релевантности выданных рекомендаций. Работа с "Пограничными случаями" (Edge Cases) и "Составлением яда" (Data Poisoning): Целенаправленный поиск и создание входных данных, которые могут сломать или обмануть модель (adversarial examples). Тестирование модели на данных, сильно отличающихся от обучающей выборки (out-of-distribution data). Функциональное тестирование Требования: Базовые знания : Разработка и поддержка тест-кейсов, чек-листов, тест-планов. Активное использование техник тест-дизайна для покрытия функциональности. Качественное оформление баг-репортов с четкими шагами воспроизведения, логами, скриншотами. Умение декомпозировать сложную проблему на составляющие. Анализ корневых причин (Root Cause Analysis) Технические навыки : Умение работать с системами баг-трекинга (Jira, Bugzilla, Redmine) Уверенное написание SQL запросов: SELECT, WHERE, JOIN (как минимум INNER и LEFT), GROUP BY, ORDER BY Инструменты : опыт работы с инструментами тестирования и БД (Postman, Swagger, Kafka, ELK, DevTools, PostgreSQL, MySQL, SQL Server.) Знание форматов данных: JSON , XML . Понимание типов API: REST (обязательно), знакомство с GraphQL (будет плюсом). Базовое понимание одного из языков программирования ( Java или JavaScript/Python ). Умение прочитать и понять чужой код. Личные качества : Внимательность, аналитическое мышление, умение работать в команде Самостоятельное планирование Принятие решений Инициатива Английский язык : технический уровень для работы с документацией Условия: График работы : полный рабочий день, 5/2 Формат работы : удаленная работа Зарплата : до 160 000 рублей (в зависимости от уровня) Бонусы : премии за успешное выполнение проектов Обучение : возможность профессионального роста и обучения Карьерный рост : перспективы развития до Senior QA Engineer или автоматизатора Соцпакет : оплачиваемый отпуск и больничный Дополнительно : корпоративные мероприятия, тимбилдинги, печеньки