Инженер по тестированию (AI/ML)

Локация: гибридный формат — 3 дня в офисе и 2 дня дома для Москвы, Санкт-Петербурга, Казани, Ярославля, Рыбинска, Нижнего Новгорода, Воронежа, Краснодара, Самары, Екатеринбурга, Новосибирска и Владивостока; удалённый формат — для других регионов РФ.

Компания

РТЛабс создаёт и развивает масштабные цифровые сервисы Госуслуг, включая портал, мобильные приложения, социально значимые услуги и системы электронного правительства.

Что делать

• Планировать и сопровождать релизы AI-агентов и связанных сервисов.
• Анализировать требования и технические постановки, оценивать тестовое покрытие.
• Проводить ручное функциональное, интеграционное, регрессионное и E2E-тестирование AI-агентов и их интеграций.
• Тестировать API-агентов и вспомогательных сервисов на REST и WebSocket/Socket.IO.
• Разбирать логи, локализовать ошибки и взаимодействовать с разработкой и аналитикой.
• Вести тестовую документацию и автоматизировать проверки на Python с последующей интеграцией в CI/CD.

Требования

• 2–4 года опыта тестирования веб-приложений и API, уверенное ведение тест-кейсов и чек-листов, работа в Jira.
• Навыки автоматизации на Python: pytest, включая фикстуры и параметризацию, requests для API, понимание интеграции автотестов в готовый фреймворк и запуска в CI/CD.
• Опыт тест-дизайна: позитивные, негативные и пограничные сценарии, классы эквивалентности, граничные значения; проектирование сложных E2E-сценариев для микросервисных и диалоговых ML-продуктов.
• Понимание ML/LLM-концепций: классификация, ранжирование, векторизация, поиск, RAG, мультиагентные и агентные системы, а также SDLC для ML: data → train → deploy → monitor.
• Понимание микросервисной архитектуры, REST, очередей, базовое представление о WebSocket/Socket.IO, Redis и Kibana на уровне чтения логов и поиска проблем.
• Опыт работы в резюме должен быть оформлен по ТК.

Хорошо, если есть

• Опыт участия хотя бы в одном проекте с ML/LLM, включая тестирование качества ответов, выявление галлюцинаций и использование метрик BLEU/ROUGE и LLM-as-judge.
• Опыт backend-автотестов и тестирования Edge-сценариев.
• Опыт настройки тестового окружения и базовая работа с Docker/K8s.
• Интерес к развитию в направлении SDET или QA-инженера в AI, включая eval-фреймворки для LLM, автоматизацию оценки агентов и метрики качества.

Культура и преимущества

• Работа над социально значимыми цифровыми сервисами в аккредитованной IT-компании.
• Стабильный доход и квартальные премии.
• Гибкое начало рабочего дня.
• ДМС со стоматологией и международной страховкой.
• Программы внутреннего и внешнего обучения, возможности развития и карьерного роста.