Automation QA engineer

Проект: Кросс-проектное обеспечение качества ML-сервисов, в частности в направлении Computer Vision Мы ищем: - Проактивного, технически подкованного QA-инженера, который может работать в команде с MLOps и ML-инженерами. - Специалиста, умеющего запускать и проверять сервисы руками, но также способного автоматизировать и систематизировать проверки. Обязанности: - Проверка новых ML-сервисов, собранных в виде Docker-контейнеров: установка "с нуля", запуск и отправка тестовых запросов для проверки корректности работы. - Покрытие автотестами уже развернутых сервисов — валидация интеграций и обратной совместимости при выкладке новых версий. - Проведение нагрузочного тестирования сервисов: определение устойчивости, лимитов RPS, утечек памяти и других потенциальных проблем. Навыки: - Уверенное владение Python: написание тестов, вспомогательных скриптов, генерация нагрузок. - Опыт написания автотестов для REST сервисов. - Docker - Уверенное разворачивание и отладка сервисов в контейнерах. - Умение читать логи, работать с сетевыми настройками контейнеров. - Нагрузочное тестирование: - Опыт работы с инструментами вроде Locust, k6, JMeter, wrk. - Умение строить сценарии, запускать стресс-тесты, собирать метрики. - Базовая работа с kubectl: деплой, логирование, порт-форвард. - Общее понимание жизненного цикла разработки ML-сервисов и его особенностей (опц.). Стэк: Python, pytest, Locust (или аналоги), Docker, docker-compose, GitLab CI/CD, Kubernetes, REST, Redis, PostgreSQL, MQ,(RabbitMQ/Kafka)

Обязанности

Требования