23.05.2026 в 23:56
Просмотры 2
+1 сегодня
Вакансия партнера
Automated QA (Aqa) Engineer in Highload Video Streaming Startup
Москва
Специализация: Тестировщик
Формат работы: Удалённо
График работы: Сменный
Тип занятости: Полная занятость
Опыт: От 3 до 6 лет
Выплата: ежемесячно
Описание
Мы быстрорастущий AI-стартап, который создает платформу нового поколения для видео-контента. Это продукт с высокой нагрузкой, асинхронными процессами, большим количеством интеграций и данными, рассчитанный на глобальный рынок.
Наша миссия объединить авторов и зрителей, дать авторам лучший инструмент для генерации видео, а зрителям максимально релевантные рекомендации.
Ищем Automated QA Engineer, который поможет развивать качество продукта через автоматизацию тестирования. Наша команда разработала свой BDD-фреймворк автотестов на Kotlin, и нам нужен инженер, который сможет уверенно работать в существующем подходе, поддерживать и расширять тестовую базу, а также улучшать сам фреймворк по мере роста продукта.
Это роль для человека, которому нравится не просто писать проверки, а строить удобный и надежный инструмент для тестирования сложной системы.
Обязанности
Требования
Обязательные
От 5 лет опыта в QA Automation
Практический опыт написания автотестов на Kotlin или Java
Опыт тестирования backend и API
Хорошее понимание BDD-подхода и опыт работы с BDD-автотестами
Опыт поддержки и развития существующего тестового фреймворка
Опыт работы с интеграционными тестами
Понимание клиент-серверного взаимодействия, HTTP, REST, JSON
Понимание принципов тест-дизайна
Опыт работы с SQL и проверкой данных в базе
Опыт работы с Ci/Cd
Умение разбираться в логах, находить причины дефектов и нестабильных тестов
Опыт работы с микросервисами или распределенными системами
Умение писать понятный, поддерживаемый тестовый код
Будет плюсом
Опыт работы со Spring-приложениями
Опыт тестирования Kafka или других event-driven систем
Опыт тестирования асинхронных сценариев
Понимание highload-систем
Опыт работы с Docker и тестовыми окружениями
Опыт работы с видео-платформами, медиа-сервисами или стримингом
Понимание жизненного цикла видео: загрузка, валидация, транскодинг, публикация, доставка, воспроизведение
Опыт улучшения архитектуры тестового фреймворка
Умение использовать AI-инструменты для ускорения написания тестов, анализа дефектов и работы с логами
Что важно в подходе к работе
Ты умеешь работать не только с тест-кейсами, но и с кодом фреймворка
Понимаешь, что хороший автотест это часть инженерной системы, а не просто набор шагов
Не плодишь хрупкие проверки ради количества
Смотришь на автоматизацию как на способ ускорять команду и повышать надежность релизов
Умеешь держать баланс между скоростью написания тестов и их качеством
Готов разбираться в сложных сценариях, интеграциях и технических деталях
Способен предлагать улучшения, а не только работать по готовому шаблону
Почему это интересно
Уже есть рабочий BDD-фреймворк, который поддерживается и используется backend командой
Сложный продукт с живыми интеграциями, асинхронными процессами и highload-сценариями
Возможность влиять не только на покрытие тестами, но и на качество самого подхода к автоматизации
Прямое влияние на стабильность релизов и инженерную зрелость команды
Минимум бюрократии и много пространства для сильных технических решений