Описание должности
Ключевые обязанности
- Участие в анализе требований и проектировании для выявления потенциальных рисков качества.
- Разработка и внедрение стратегий тестирования проектов и стандартов качества.
- Обеспечение качества системы через интеграционное тестирование API, сквозное тестирование и мониторинг релизов.
- Проектирование и поддержка автоматизированных тестовых фреймворков и скриптов для ключевых функциональных модулей.
- Разработка и оптимизация инструментов тестирования и скриптов генерации данных.
- Повышение эффективности и покрытия тестирования через автоматизацию CI/CD.
- Сотрудничество с командами продукта, разработки, эксплуатации и управления проектами для определения целей и этапов поставки.
- Проведение совещаний по анализу качества и решение проблем.
- Отслеживание метрик качества (частота дефектов, частота регрессий, покрытие автоматизации) для постоянного улучшения качества.
- Активное выявление узких мест системы и рисков качества.
- Анализ и устранение проблем в продакшене, проведение анализа первопричин.
- Постоянное улучшение тестового фреймворка с использованием подходов, основанных на данных.
Требования к должности
- Основные квалификации:
- Диплом бакалавра или выше в области компьютерных наук или смежной дисциплины.
- Опыт работы в тестировании Web3 от 3 лет.
- Хорошие навыки программирования на Python, Go или Java.
- Знание различных методик тестирования (модульное, интеграционное, API, нагрузочное, безопасность, сквозное).
- Знание распространенных архитектур веб- или микросервисов (REST, gRPC, Kafka, Redis, MySQL).
- Отличные навыки коммуникации и совместной работы над проектами с активной позицией в решении проблем.
- Системное мышление для выявления рисков и предложения оптимизаций с учетом общей картины.
- Предпочтительные квалификации:
- Опыт тестирования крупномасштабных распределенных систем, блокчейна или кошельков/бирж.
- Владение инструментами нагрузочного тестирования (JMeter, Locust и др.).
- Опыт разработки внутренних тестовых платформ или инструментов повышения эффективности.
- Знание систем метрик качества (анализ данных, количественная оценка рисков).


