Automation QA engineer

Проект: Кросс-проектное обеспечение качества ML-сервисов, в частности в направлении Computer Vision

Мы ищем:

- Проактивного, технически подкованного QA-инженера, который может работать в команде с MLOps и ML-инженерами.

- Специалиста, умеющего запускать и проверять сервисы руками, но также способного автоматизировать и систематизировать проверки.

Обязанности:

- Проверка новых ML-сервисов, собранных в виде Docker-контейнеров: установка "с нуля", запуск и отправка тестовых запросов для проверки корректности работы.

- Покрытие автотестами уже развернутых сервисов — валидация интеграций и обратной совместимости при выкладке новых версий.

- Проведение нагрузочного тестирования сервисов: определение устойчивости, лимитов RPS, утечек памяти и других потенциальных проблем.

Навыки:

- Уверенное владение Python: написание тестов, вспомогательных скриптов, генерация нагрузок.

- Опыт написания автотестов для REST сервисов.

- Docker

- Уверенное разворачивание и отладка сервисов в контейнерах.

- Умение читать логи, работать с сетевыми настройками контейнеров.

- Нагрузочное тестирование:

- Опыт работы с инструментами вроде Locust, k6, JMeter, wrk.

- Умение строить сценарии, запускать стресс-тесты, собирать метрики.

- Базовая работа с kubectl: деплой, логирование, порт-форвард.

- Общее понимание жизненного цикла разработки ML-сервисов и его особенностей (опц.).

Стэк:

Python, pytest, Locust (или аналоги), Docker, docker-compose, GitLab CI/CD, Kubernetes, REST, Redis, PostgreSQL, MQ,(RabbitMQ/Kafka)