Назад
3 дня назад

AQA инженер (Поток, AI)

Формат работы
hybrid/onsite
Тип работы
fulltime
Грейд
junior
Страна
Russia
hhВакансия с HeadHunter. Контакт ведёт на hh.ru

Мэтч & Сопровод

Покажет вашу совместимость и напишет письмо

Описание вакансии

Текст:
/
TL;DR
AQA инженер (Поток, AI): Тестирование backend-сервисов, UI и AI-решения для анализа реализации стратегии Сбера с акцентом на API, LLM, RAG и агентные сценарии. Focus on построении eval-наборов, автоматизированной оценке генерации, проверке многошаговых цепочек и мониторинге качества в продакшене.

Локация: Москва; гибридный формат работы из офиса работодателя.

Компания

СБЕР развивает AI-решение для анализа реализации стратегии и сценарного моделирования комплексных экономико-социальных систем.

Что делать

  • Проводить функциональное тестирование backend-сервисов, UI и API, готовить тестовую документацию.
  • Готовить тестовые данные, участвовать в ПСИ, релизах и регрессионном тестировании.
  • Анализировать обращения пользователей, данные в БД и логи сервисов.
  • Строить и поддерживать eval-наборы (golden set), контролировать регрессии при изменении моделей, промптов и версий приложения.
  • Проводить автоматизированную оценку качества генерации, тестировать RAG и агентные сценарии.
  • Участвовать в мониторинге качества в продакшене и настройке обратной связи от пользователей.

Требования

  • От 1 года опыта работы AQA на Python.
  • Понимание HTTP, кодов ответов и авторизации.
  • Опыт тестирования REST/JSON API, интеграций, бизнес-логики и микросервисного взаимодействия.
  • Опыт работы с Postman, Insomnia или Swagger.
  • Знание JSON, YAML, XML и HTML.
  • Знание SQL и умение писать SQL-запросы средней сложности.
  • Базовый опыт работы с Prometheus, Grafana, логами, CI/CD и QA в пайплайнах доставки.
  • Понимание принципов работы и ограничений LLM, методов оценки качества генеративных моделей, опыт построения eval-наборов и оценки качества LLM.

Хорошо, если есть

  • Понимание RAG и методов оценки качества retrieval.
  • Опыт тестирования агентных систем, многошаговых агентов и tool calling.
  • Опыт автоматизации оценки на Python с использованием pytest.
  • Понимание метрик качества AI-продукта и мониторинга качества в продакшене.
  • Опыт работы с Kafka и векторными или графовыми БД, например Qdrant.

Культура и преимущества

  • Полная занятость и гибридный формат работы из офиса в Москве.
  • Годовой бонус и ежегодный пересмотр условий.
  • ДМС с первого дня, стоматология и льготное страхование для семьи.
  • Корпоративный университет, образовательная платформа и участие в IT-конференциях.
  • Офис на Ленинском проспекте с зонами отдыха и спортзалом, льготная ипотека, корпоративная пенсионная программа и другие корпоративные льготы.

Будьте осторожны

Если работодатель просит войти в их систему, используя iCloud/Google, прислать код/пароль, запустить код/ПО, не делайте этого. Это мошенники. Обязательно жмите «Пожаловаться» или пишите в поддержку. Подробнее в гайде →