QA Fullstack Engineer, C# | Senior

DataWorks — разработчик продуктов для анализа данных и генерации отчетов.

Мы развиваем линейку продуктов ActiveReports, WynBI и других инструментов для .NET и JavaScript-разработки. Нашими продуктами пользуются разработчики по всему миру, интегрируя их в собственные бизнес-решения.

О продукте:

Основной продукт команды ActiveReportsJS — JavaScript-библиотека для создания и интеграции отчетности в веб-приложения.

Продукт позволяет разработчикам создавать интерактивные отчеты, настраивать визуализацию данных, работать с таблицами и диаграммами, фильтровать и анализировать информацию, а также просматривать, печатать и экспортировать отчеты в различные форматы.

В состав решения входят Report Designer для создания и редактирования отчетов и Report Viewer для их отображения непосредственно в веб-приложениях. Продукт поддерживает интеграцию с React, Angular, Vue и другими современными JavaScript-фреймворками.

Какие задачи предстоит решать:

• Поддерживать и развивать фреймворк автоматизации, писать автотесты для JavaScript-компонентов (Report Designer, Report Viewer) и их интеграций с Angular, React, Vue, Svelte, Next.js и чистым JavaScript.
• Составлять и сопровождать тестовую документацию: тест-планы, чек-листы, тест-сценарии (сгруппированные по областям — UI, API, данные, интеграция), планы регресса.
• Встраивать автотесты в CI/CD-пайплайны (Bitbucket Pipelines), обеспечивать стабильность и актуальность тестового покрытия.
• Тестировать ключевые сценарии: рендеринг отчётов, экспорт (PDF, Excel, HTML, CSV), привязку данных (JSON, REST API, runtime data binding), работу программного API.
• Анализировать спецификации (PRD) на тестопригодность: выявлять недостающие сценарии, краевые случаи и неоднозначности; оценивать трудозатраты на тестирование и давать обратную связь аналитикам через Confluence и Jira.
• Участвовать в создании и развитии продуктов ActiveReportsJS на всех этапах жизненного цикла.

Наши ожидания от тебя:

• Опыт работы в тестировании ПО от 3 -х лет, преимущественно в автоматизации тестирования.

• Уверенное владение JavaScript и/или TypeScript на уровне, позволяющем самостоятельно разрабатывать и поддерживать полноценный фреймворк.

• Практический опыт разработки инфраструктуры автоматизированного тестирования: архитектура фреймворка, организация тестовых данных, переиспользуемые компоненты, логирование и отчетность.

• Опыт работы с инструментами автоматизации веб-приложений: Playwright, Cypress, WebdriverIO или аналогичными решениями.

• Понимание принципов построения масштабируемых и поддерживаемых автотестов, паттернов проектирования и лучших практик автоматизации.

• Опыт настройки и интеграции автотестов в CI/CD (Jenkins, GitLab CI, GitHub Actions или аналогичные инструменты).

• Понимание принципов работы веб-приложений, клиент-серверного взаимодействия, HTTP/HTTPS, REST API.

• Понимание различных уровней тестирования и умение определять оптимальные сценарии для автоматизации.

• Английский язык на уровне, достаточном для чтения технической документации, написания технических текстов и рабочей переписки.

Будет преимуществом:

• Опыт тестирования библиотек, SDK или инструментов для разработчиков.

• Опыт тестирования React-приложений и понимание принципов работы React.

• Опыт тестирования визуальных компонентов, отчетов, таблиц, диаграмм и сложных UI-интерфейсов.

• Опыт работы с Docker и контейнеризацией тестового окружения.

• Понимание работы npm-пакетов и дистрибуции библиотек (CDN, NPM).
• Высшее техническое/профильное образование.

Мы предлагаем:

• Официальное трудоустройство и возможность работать удаленно из любой точки мира.

• Гибкий график работы.

• Интересные инженерные задачи и возможность непосредственно влиять на архитектуру и развитие автоматизации тестирования продукта.

• Возможность самостоятельно выстроить процессы, предложить технические решения и увидеть результат их внедрения.

• Работу в международной продуктовой команде с опытными разработчиками и инженерами.

• Отсутствие бюрократии и возможность напрямую взаимодействовать с командой разработки.

• Конкурентную заработную плату и годовую премию по результатам работы.

• Оплату профессионального обучения, тренингов и участия в профильных конференциях.

• Компенсацию занятий английским языком.

Инженер по качеству AI-агентов

О продукте

Uklad AI — AI-платформа для комплексной автоматизации работы компаний.

Мы создаём AI-сотрудников, которые помогают бизнесу управлять задачами, проводить встречи, работать с CRM и кассой, собирать отчёты и автоматизировать повседневные процессы. По сути, это полноценные цифровые помощники, которые понимают контекст компании, помнят договорённости и умеют самостоятельно выполнять рабочие задачи с помощью множества инструментов.

Наши агенты уже работают с реальными бизнес-процессами: от ресторанов и сервисных компаний до бухгалтерских фирм и производственных предприятий.

Сейчас мы развиваем платформу и хотим сделать работу AI-агентов ещё более надёжной и эффективной.

Мы ищем инженера, которому интересно разбираться в том, почему AI-агент не справился с задачей, находить причину проблемы и исправлять её так, чтобы в следующий раз агент работал лучше.

Что предстоит делать:

• Анализировать качество работы AI-агентов: изучать диалоги и результаты работы агентов, находить ситуации, в которых они не смогли правильно выполнить задачу пользователя.

• Находить причины ошибок: разбираться, почему агент не вызвал нужный инструмент, неправильно выбрал последовательность действий или не смог получить необходимые данные.

• Улучшать логику работы агентов: самостоятельно вносить изменения в код, который отвечает за выбор инструментов, выполнение задач и взаимодействие с ними.

• Проверять результат изменений: писать тесты, запускать проверки на реальных и тестовых сценариях, сравнивать качество работы агента до и после внесённых изменений.

• Работать с метриками качества: анализировать статистику ошибок, отслеживать динамику и понимать, какие изменения действительно улучшают результат, а какие не дают эффекта.

• Развивать систему автоматической оценки: работать с AI-судьёй, который оценивает, удалось ли агенту выполнить задачу пользователя, проверять точность его оценок и улучшать систему проверки.

• Работать напрямую с основателем: обсуждать основные проблемы продукта, определять приоритеты и регулярно показывать результаты своей работы.

Что для нас важно:

• У тебя есть опыт разработки на TypeScript или Node.js. Важно уметь самостоятельно читать, понимать и изменять код backend-приложений.

• Умеешь работать с SQL и базами данных: можешь самостоятельно анализировать логи, находить закономерности и собирать статистику по работе системы.

• Понимаешь, как устроены LLM и AI-агенты: что такое Tool Calling, как модели выбирают инструменты и почему иногда не используют нужные возможности.

• Есть опыт написания автоматических тестов и проверки качества работы программных систем.

• Умеешь работать с метриками: не просто находить ошибки, а измерять, насколько конкретное изменение повлияло на результат.

• Умеешь самостоятельно разбираться в технических проблемах, искать их первопричину и предлагать системные решения.

Будет преимуществом:

• Опыт работы с AI-агентами и LLM.

• Опыт построения систем автоматической оценки качества AI (LLM-as-a-Judge, Evals).

• Опыт работы с PostgreSQL и SQLite.

• Опыт настройки мониторинга и анализа работы backend-систем.

Кого мы ищем

Нам нужен инженер, которому действительно интересно разбираться в устройстве AI-агентов и делать их лучше.

Ты не просто фиксируешь, что агент ошибся, а пытаешься понять, почему это произошло, находишь причину в коде, исправляешь её и проверяешь результат на цифрах.

Нам близок подход, при котором каждое изменение можно проверить: было определённое количество ошибок, внесли исправление, повторили тесты и увидели, изменился ли результат.

Важно, чтобы ты не боялся признавать, что гипотеза не сработала, и спокойно возвращал изменения, если они не дали ожидаемого эффекта.

Нам подойдут специалисты с опытом backend-разработки, QA Automation или разработки и тестирования AI-агентов. Главное — техническая самостоятельность и желание работать с качеством AI-продукта.

Важно: эта позиция предполагает самостоятельную работу с кодом. Опыт только в написании промптов или ручном тестировании без навыков разработки не подойдёт.

Что мы предлагаем:

• Уровень дохода обсуждаем индивидуально — ориентируемся на твой опыт и ожидания.

• Удалённый формат работы.

• Полная занятость, пятидневка, 9-18 или 10-19 по мск.

• Возможность работать над реальным AI-продуктом, который уже решает задачи действующего бизнеса.

• Прямое взаимодействие с основателем и возможность влиять на техническое развитие продукта.

• Высокий уровень самостоятельности: ты будешь отвечать за качество работы AI-агентов и видеть непосредственный результат своих решений.

• Возможность развиваться на стыке backend-разработки, автоматизированного тестирования и современных AI-технологий.

Если тебе интересно не просто тестировать AI, а понимать, как он устроен внутри, находить причины ошибок и делать так, чтобы агенты действительно лучше справлялись с задачами пользователей, — будем рады познакомиться!

В сопроводительном письме расскажи об одном техническом улучшении, которое ты внедрил и результат которого смог измерить:
- какую проблему решал,
- что именно изменил,
- как проверял эффективность своего решения.

Обязанности:

• Проведение аудита качества данных;
• Создание тестов для таблиц в хранилище;
• Автоматизация проверки качества данных;
• Формирование проектной документации (инциденты / процессы / описание проверок и тд);
• Консультирование владельцев данных и заказчиков по вопросам покрытия чеками и тестами их витрин.

Требования:

• Опыт работы в качестве QA engineer от 3х лет, с углублением в Data QA минимум от 1 года;
• Уверенное знание SQL;
• Понимание метрик качества данных: полнота, уникальность, корректность, согласованность и актуальность;
• Поиска причин нарушений качества данных и взаимодействия с командами для их устранения;
• Опыт работы с Python: pandas , requests, SQL Alchemy;
• Опыт работы с инструментами профайлинга (например Pandas Profiling);
• Опыт работы с Soda/Great Expectation/Apache Deequ/DBT tests;
• Опыт работы с Airflow;
• Опыт работы с AI.

Будет плюсом:

• Опыт работы с Trino, DBT;
• Знание одного из инструментов визуализации (Power BI / Tableau Metabase Grafana).