Middle FullStack Python QA Engineer (HR платформа)

11 августа 2026 • г Москва • ПАО Сбербанк • Информационные технологии:Тестировщик

Наша команда разрабатывает AI-продукты для управления талантами — от внешнего найма до внутренней мобильности. Мы автоматизируем ключевые этапы рекрутмента, чтобы сделать процесс быстрее и удобнее. Среди наших решений — ГигаРекрутер, AI-помощник для первичных интервью с кандидатами, и предиктивная система подбора внутренних сотрудников на роли и проекты. Это позволяет HR-партнёрам и руководителям формировать кадровые резервы без участия рекрутера, усиливая команды и развивая бизнес.

Обязанности

• ручное функциональное, регрессионное и интеграционное тестирование web, backend-сервисов и AI-агентов

• разработка и поддержка тестовой модели (тест-кейсы по новому функционалу и регрессионной модели, чек-листы)

• написание и поддержка Api и Web автотестов на Python (в т.ч. smoke, интеграционные, e2e)

• анализ allure отчетов прогона автотестов в CI, локализация и заведение дефектов

• взаимодействие с командой разработки для уточнения логики работы сервисов

Требования

Мы ждём что ты:

• имеешь коммерческий стаж в тестировании — от 3 лет (из них написание автотестов — от 2 года)

Обязательные навыки:

• API и Backend (тестирование backend-сервисов через REST API, работа со Swagger/OpenAPI), понимание HTTP: методы, коды ответов, структура запроса/ответа, локализация дефектов: frontend vs backend vs интеграция)

• базы данных: уверенный PostgreSQL (SELECT, JOIN), анализ данных в БД для проверки бизнес-логики и расследования дефектов

• интеграционное тестирование: понимание синхронного (REST/gRPC) и асинхронного (Kafka/RabbitMQ) взаимодействия сервисов, опыт интеграционного тестирования нескольких сервисов, умение анализировать цепочки прохождения данных между системами

• Kafka (принципы: продюсеры, консьюмеры, топики, партиции, тестирование событийных интеграций, локализация проблем в очередях)

• логи и диагностика: поиск и анализ логов в Kibana (ELK) / Grafana, первичное расследование дефекта, сбор диагностики для разработчика

• тестовая документация (написание и актуализация тест-кейсов (разумный уровень детализации), ведение тестовой модели в актуальном состоянии

• Python (автоматизация) твёрдое знание: типы данных, условия, циклы, функции, работа с файлами, ООП, регулярные выражения, понимание поддерживаемого кода (DRY, читаемость, модульность), стек: pytest + requests + Selenium/Playwright + SQLAlchemy + pydantic (или jsonschema)

• инженерные практики (Git, Bitbucket/GitLab, Code Review, Allure-отчёты, Jenkins)

• инструменты (DevTools, Postman / Insomnia, PgAdmin / DBeaver, Jira, Confluence, TM4J / TestRail / Zephyr (одна из систем)

Будет плюсом:

• Docker / Docker Compose (поднятие тестового окружения)

• gRPC, GraphQL

• опыт использования AI-ассистентов: GitHub Copilot, JetBrains AI, Cursor или аналоги

• составление промптов для генерации тест-кейсов, тестовых данных

• использование AI при написании автотестов

Soft skills:

• самостоятельность, ответственность за качество своей зоны

• умение задавать вопросы и уточнять требования

• работа в команде, коммуникабельность