Международная tech-компания, которая меняет то, как игровые студии запускают и масштабируют продукты 🎮
Паблишинг, аналитика, акселератор — всё в одной экосистеме. Ищем Generalist QA, который хочет работать с продуктом целиком, а не точечно.
💰 Конкурентная зарплата
🌍 𝐅𝐮𝐥𝐥𝐲 𝐫𝐞𝐦𝐨𝐭𝐞 | 𝐔𝐓𝐂 0 — 𝐔𝐓𝐂+3 | 𝐁2𝐁
❌ Кандидатов из России и Беларуси, к сожалению, не рассматриваем.
- Обязанности:
- Отвечать за качество продукта в целом: определять и реализовывать стратегию тестирования, решать, где оправдана автоматизация, где достаточно ручного тестирования, а где лучше опираться на мониторинг в продакшне.
- Участвовать в груминге, планировании и спринт-церемониях — не как наблюдатель, а как тот, кто выявляет риски и задаёт неудобные вопросы до того, как написан код.
- Коммуницировать риски разработчикам, продукту и стейкхолдерам. Уметь аргументированно остановить релиз, если что-то не готово к выпуску, и объяснить это так, чтобы услышали.
- Приоритизировать дефекты по риску и бизнес-влиянию, а не просто логировать всё подряд. Помогать команде понимать, что нужно починить сейчас, что может подождать, а с чем можно спокойно ехать в прод.
- Тестировать и оценивать AI-агентов и LLM-фичи: валидировать поведение промптов, отлавливать галлюцинации и регрессии в ответах модели, покрывать крайние кейсы в агентских флоу.
- Использовать инструменты наблюдаемости — LangSmith, LangFuse или аналоги — для трейсинга поведения агентов, анализа качества промптов и обнаружения проблем в продакшне.
- Проводить функциональное, регрессионное, UI/UX и исследовательское тестирование веб-приложения.
- Выполнять API-тестирование с помощью Postman, Swagger или скриптов — и самостоятельно разбираться в проблемах, не дожидаясь разработчика.
- Давать обратную связь по удобству использования, доступности и производительности системы — ты последний рубеж перед пользователем.
- Предлагать и внедрять улучшения в QA-процессы, релизный флоу и культуру качества в команде в целом.
- Требования:
- 5+ года в QA с опытом владения качеством продукта, а не просто выполнения чужого тест-плана.
- Понимание специфики тестирования AI/LLM-фич: знание того, что изменение промпта может сломать поведение, что ответы модели требуют критериев оценки, а «иногда отвечает странно» — это реальный баг, требующий реальной стратегии.
- Крепкие основы ручного тестирования и опыт работы с техниками тест-дизайна — понимание, когда исследовать, когда следовать плану, а когда и то и другое можно пропустить.
- Практический опыт API-тестирования, умение читать логи, смотреть данные в базе и разбираться в проблемах без чьей-либо помощи.
- Уверенное понимание SDLC и Agile — спринт-церемонии воспринимаются как полезная работа, а не как обязаловка.
- Риск-ориентированное мышление: приоритизация по влиянию, отсутствие привычки блокировать релизы из-за косметических проблем, умение обосновать решение go/no-go перед командой.
- Умение создавать чёткую и полезную тестовую документацию — тест-планы, тест-кейсы, баг-репорты, которые реально помогают, а не делаются ради процесса.
- Уровень английского A2+
- Будет плюсом:
- Опыт работы с LangSmith, LangFuse или другими инструментами наблюдаемости и оценки LLM.
- Опыт автоматизации на Python — умение проектировать, писать и поддерживать тесты, а не просто запускать их.
- Практический опыт создания eval-датасетов и критериев оценки для AI-выходов.
- Опыт работы с игровыми платформами.
- Знакомство с AWS и связанными инструментами/сервисами.
- Опыт работы единственным или основным QA в продуктовой команде.
Будем рады вашему отклику! 💚
