Направление
Вакансии тестировщиков
Ручное и автоматизированное тестирование, QA и оценка AI.
Поиск
Подбор вакансий
Специалист по AI и Data Science (офлайн-митап)
FutureToday Специалист по AI и Data Science (офлайн-митап) Приглашаем специалистов по AI и Data Science на офлайн-встречу в Москве. MF Spark Camp: 4 огня инноваций, где за один вечер можно послушать доклады, обсудить реальные кейсы с коллегами и провести время в летней атмосфере. Что запланировано? - 4 доклада по Data Science и AI с QA-сессиями - общение с инженерами, аналитиками и исследователями разных команд - вечер с костром, зефиром и напитками после основной программы О чём будем говорить? - Эволюция ценообразования в «Отсрочке платежа». От сухих правил до живого интеллекта - Как мы создали AI для клиентской поддержки. ИИ-агент, который согревает диалоги - Создаем будущее голосом. Голосовой робот-продажник, неотличимый от человека Кого приглашаем? - специалистов с опытом в DS и уровня middle и senior. Когда и где? Москва, метро Тургеневская 29 июля с 18:00 Откликайся, чтобы зарегистрироваться и получить детали мероприятия! Не забудь позвать коллег :)
QA-инженер (AI/ML)
О нас Группа Rubytech — лидирующий производитель программно-аппаратных комплексов и разработчик технологий для высоконагруженных ИТ-инфраструктур. Мы выпускаем собственную линейку ПАК Скала^р, а также строим и защищаем от киберугроз инфраструктуру, обеспечивая бесперебойную работу крупного бизнеса и государственных организаций. Требования - Опыт тестирования AI/ML-компонентов и сервисов - Опыт работы с фреймворками: LangChain, LlamaIndex, RAGAS, Langfuse - Опыт тестирования RAG-пайплайнов: качество retrieval (Hit Rate, MRR, NDCG@K), релевантность ответов, groundedness - Знание Python, SQL, REST API - Знание метрик оценки LLM - Понимание принципов работы агентских систем, MCP Будет плюсом - Опыт работы с Postman, Selenium, PyTest - Оценка экономической эффективности: контроль token usage, cost per request, API-лимитов - Понимание интеграционного тестирования: коннекторы к Active Directory, MS SharePoint, Confluence, мессенджерам и пр. - Навыки тестирования ИБ: prompt injection, jailbreak-атаки, проверка утечки PII (паспорта, телефоны), data leakage системных промптов Условия работы - Уютный, комфортный и современный офис в пешей доступности от м. Алексеевская, где есть все необходимое для работы и даже больше: дежурный врач, кафе и столовая, кофе и фрукты, фитнес-центр, коворкинг и многое другое - Стабильный и «белый» конкурентный доход, который мы обсудим при встрече - Удобный график — гибрид или офис (в зависимости от подразделения) - Работа в аккредитованной ИТ-компании из реестра Минцифры (отсрочка от мобилизации) - Профессиональный рост, обучение и развитие, участие в проекте «Лекторий Rubytech» - Развитые спортивные комьюнити: футбол, волейбол, баскетбол и шахматы - ДМС для вас и вашей семьи на особых условиях - Тимбилдинги, митапы и другие корпоративные мероприятия - Скидки у 500+ партнеров (платформы BestBenefits и Lerna) Ждем вас в нашей команде!
Инженер AI/LLM (удаленно по РФ)
Инженер AI/LLM (удаленно по РФ) О нас Bell Integrator — крупная ИТ-компания, реализующая проекты для системообразующих финансовых, телеком и ритейл компаний по всей России. О проекте Создание AI-агента для Python BDD-фреймворка в корпоративной банковской среде. Решение будет автоматически преобразовывать функциональные тестовые сценарии в готовые сценарии на Gherkin, используя существующую кодовую базу и механизмы интеллектуального подбора переиспользуемых шагов. Цели проекта: - Ускорить разработку BDD-автотестов. - Снизить стоимость регрессионного тестирования. - Повысить стандартизацию автоматизации тестирования. - Построить внутренний инструмент нового поколения, объединяющий LLM, RAG, ReAct и корпоративную инфраструктуру. Ключевые направления - Генерация feature-файлов на Gherkin на основе функциональных сценариев с помощью AI-агента. - Построение retrieval-контура на базе RAG и PostgreSQL + pgvector для поиска релевантных шагов, шаблонов и переиспользуемых элементов. - Интеграция с существующим Python BDD-фреймворком и библиотекой шагов для максимального переиспользования кодовой базы. - Разработка пользовательской поверхности (IDE plugin) для удобной работы тест-автоматизаторов. - Контроль качества генерации, стандартизация сценариев, снижение пропусков переиспользуемых шагов. - Создание технологической основы для развития AI в тестировании, AIPDLC и spec-driven development. Технологический стек - Python 3 - FastAPI, Streamlit - PostgreSQL, pgvector - Apache Kafka - Docker - Linux - HTTP, REST, GraphQL - LLM, RAG, ReAct, embeddings, vector search Требования - Опыт работы: от 3 лет. - Высшее образование. - Практический опыт построения RAG-систем и работы с векторными хранилищами (желательно PostgreSQL + pgvector). - Опыт разработки ReAct-агентов. - Понимание принципов ООП, SOLID и паттернов проектирования. - Знание многопоточного и асинхронного программирования (GIL, asyncio). - Практические навыки работы с LLM. - Опыт контейнеризации (Docker). - Лидерские качества: умение принимать решения и брать ответственность. Дополнительные (желательные) требования - Понимание BDD, Gherkin, тестовой автоматизации и принципов переиспользования step definitions. - Понимание клиентской веб-разработки. - Опыт разработки IDE-плагинов или инструментов для разработчиков. - Опыт оценки качества AI-решений (accuracy, retrieval quality, traceability). - Понимание spec-driven development и применения AI в SDLC/QA-процессах. Обязанности - Проектировать и согласовывать архитектуру AI-агента, приложений и интеграций. - Разрабатывать backend-компоненты AI-агента, общие библиотеки, интеграционные модули. - Реализовывать решения на основе LLM, ReAct и RAG, включая поиск и подбор релевантных шагов. - Интегрировать систему с внутренними сервисами, репозиториями, базами знаний и корпоративной инфраструктурой. - Формировать требования к CI/CD, мониторингу, логированию, трассировке и контролю качества AI-агента. - Проводить ревью кода, поддерживать стандарты разработки, участвовать в командных коммуникациях. - Взаимодействовать со специалистами по автоматизированному тестированию, QA и разработчиками для уточнения требований и сценариев. - Участвовать в создании пользовательской поверхности (IDE plugin). Условия - Работа в команде профессионалов, поддержка инициатив. - Доступ к новым технологиям, включая AI. - Профессиональный и карьерный рост. - Возможность участвовать в разных проектах. - Опыт работы в распределенной команде. - Заработная плата обсуждается индивидуально. - Оформление в соответствии с ТК РФ в Bell Integrator. - Формат работы: удаленно по РФ.