Вакансии kokoc_tech: работа в IT и digital

QA Engineer ИИ-решений в компанию Kokoc Tech

Специалист привлекается для поддержки AI-команды (RnD AI Team), реализующей портфель ИИ-инициатив для бизнес-подразделений компании на внутренней платформе Dify.

📝 Обязанности
1. Подготовка тест-кейсов на основании требований и критериев приемки инициатив;
2. Функциональное и интеграционное тестирование ИИ-агентов, workflow на платформе Dify, API-интеграций со внутренними системами;
3. Проверка позитивных, негативных и пограничных сценариев, включая нетипичные запросы пользователей и «галлюцинации» модели;
4. Регрессионное тестирование после изменений промптов, моделей, базы знаний (RAG) и интеграций;
5. Проверка соответствия результата согласованным требованиям и метрикам качества;
6. Формирование и поддержание тестовых выборок (golden set) совместно с бизнесом и ML-командой, участие в оценке качества ответов;
7. Фиксация дефектов, контроль их устранения, отчётность по качеству релизов;
8. Проведение приемочного тестирования перед выпуском в production и участие в приемке с бизнесом.

🔍 Требования
От 3 лет в тестировании ПО.
От 1 года тестирования продуктов на основе ML/LLM или тестирования API и интеграций backend-сервисов; понимание специфики недетерминированных ответов модели.
Не менее 2 проектов тестирования интеграционных / API-решений или ИИ-продуктов с выводом в промышленную эксплуатацию; опыт построения регрессионных наборов и тестовых выборок.
Желательно: e-commerce, ритейл, B2B-дистрибуция, клиентский сервис.
Тест-дизайн, тестовая документация, работа с баг-трекером;
Тестирование REST API (Postman или аналоги), чтение JSON, логов;
SQL на уровне выборок для проверки данных;
Python на базовом уровне для скриптов проверки и подготовки тестовых данных;
Понимание принципов работы LLM, RAG, промптов и метрик качества ИИ.

💎 Будет преимуществом
Опыт работы с платформами оркестрации LLM (Dify, LangChain и т.п.);
Автоматизация тестирования API (pytest, requests) и LLM-eval инструменты (RAGAS, DeepEval, promptfoo или аналоги);
Опыт разметки и оценки ответов модели (LLM-as-a-judge, ручная оценка по рубрикам);
CI/CD, Git на базовом уровне.

🕹 Условия
Проектная, долгосрочный проект (Фултайм).
Удаленно по РФ.
Локация: строго Москва, Саранск.
Оформление: ГПХ, ИП.
Вилка: до 1400р в час гросс.

📞 Контакты
Telegram: ••••••••

••••••••

#AI #вакансия #QA Engineer
Вакансия: QA Engineer ИИ-решений
Компания: Kokoc Tech
Грейд: Middle
Занятость: Проектная, долгосрочный проект (Фултайм)
Формат: Удаленно по РФ
Локация: Строго Москва, Саранск
Оформление: ГПХ, ИП
Вилка: До 1400р в час гросс

Важно: Не смотрим кандидатов с проектами Лимана, Петрович Тех, ВБ, Озон, Лента Тех, Яндекс маркет, М. Видео за последние 6 месяцев.

Проект: Специалист привлекается для поддержки AI-команды (RnD AI Team), которая реализует портфель ИИ-инициатив для бизнес-подразделений компании на внутренней платформе Dify (LLM-агенты, RAG, классификация, извлечение данных из документов, интеграции через API/MCP). Портфель — ~200 инициатив, одновременно в работе 10–15

Задачи:
1. Подготовка тест-кейсов на основании требований и критериев приемки инициатив;
2. Функциональное и интеграционное тестирование ИИ-агентов, workflow на платформе Dify, API-интеграций со внутренними системами;
3. Проверка позитивных, негативных и пограничных сценариев, включая нетипичные запросы пользователей и «галлюцинации» модели;
4. Регрессионное тестирование после изменений промптов, моделей, базы знаний (RAG) и интеграций;
5. Проверка соответствия результата согласованным требованиям и метрикам качества;
6. Формирование и поддержание тестовых выборок (golden set) совместно с бизнесом и ML-командой, участие в оценке качества ответов;
7. Фиксация дефектов, контроль их устранения, отчётность по качеству релизов;
8. Проведение приемочного тестирования перед выпуском в production и участие в приемке с бизнесом.

Требования:
Общий опыт работы: От 3 лет в тестировании ПО.
Опыт по требуемому стеку/направлению: От 1 года тестирования продуктов на основе ML/LLM или тестирования API и интеграций backend-сервисов; понимание специфики недетерминированных ответов модели.

Релевантный проектный опыт:
Не менее 2 проектов тестирования интеграционных / API-решений или ИИ-продуктов с выводом в промышленную эксплуатацию; опыт построения регрессионных наборов и тестовых выборок.
Отраслевой опыт: Желательно: e-commerce, ритейл, B2B-дистрибуция, клиентский сервис.

Обязательные технологии/инструменты:
Тест-дизайн, тестовая документация, работа с баг-трекером;
Тестирование REST API (Postman или аналоги), чтение JSON, логов;
SQL на уровне выборок для проверки данных;
Python на базовом уровне для скриптов проверки и подготовки тестовых данных;
Понимание принципов работы LLM, RAG, промптов и метрик качества ИИ (точность, полнота, оценка ответов по критериям).

Желательные технологии/инструменты:
Опыт работы с платформами оркестрации LLM (Dify, LangChain и т.п.);
Автоматизация тестирования API (pytest, requests) и LLM-eval инструменты (RAGAS, DeepEval, promptfoo или аналоги);
Опыт разметки и оценки ответов модели (LLM-as-a-judge, ручная оценка по рубрикам);
CI/CD, Git на базовом уровне.

Системы учета задач и документации: Jira / Yandex Tracker, Confluence / Yandex Wiki, Git, реестр ИИ-инициатив в Google Sheets.

Откликайтесь в личные сообщения с CV
•••••••• 🙂