Datagile - продуктовая компания. Основное наше направление - это разработка продуктов в сфере информационной безопасности, автоматизации и баз данных.
Разрабатываем собственный софт и сейчас у нас около 20 продуктов: спутниковый мониторинг транспорта, СУБД, системы защиты серверов, системы поведенческого анализа, системы защиты SAP-систем
Мы в поиске QA Automation Engineer на несколько наших проектов, конкретизируем после тех.собеседования.
Задачи:
- Разработка и поддержка Go-тестов (testing + testify: mock/assert/require) для backend-сервисов — от unit-тестов доменной логики до интеграционных тестов через testcontainers (поднятие реальных PostgreSQL/Kafka в Docker)
- Разработка и поддержка UI-тестов на Jest + React Testing Library для фронтенда (antd-формы, дроверы, таблицы)
- Проектирование тестовых сценариев по требованиям и известным дефектам, в том числе «красных» регрессионных тестов, фиксирующих подтверждённый, но ещё не исправленный баг со ссылкой на тикет в Azure DevOps
- Активное применение AI-инструментов для генерации, рефакторинга и адаптации автотестов при мёрже веток, поиска устаревших моков/API после рефакторинга кода, анализа причин падения тестов
- Актуализация тестов при слияниях веток: починка сломанных моков, адаптация к изменившимся сигнатурам интерфейсов, перегенерация mockery-моков
- Поддержка и развитие тестового харнесса: фикстуры БД, тестовые стабы (test-stubs), общие хелперы для testcontainers-окружений
- Локализация и приоритизация дефектов, найденных автотестами; ведение багов в Azure DevOps (ReproSteps, версия, компонент)
- Участие в код-ревью тестового кода команды
Для нас важно:
- Опыт написания тестов на Go (testing, testify) — умение писать читаемые табличные тесты, мокать интерфейсы, работать с моками, сгенерированными mockery
- Опыт с Jest + React Testing Library для UI-тестов на TypeScript/React
- Практический опыт использования AI-инструментов в повседневной разработке автотестов: промпт-инжиниринг под кодогенерацию, ревью и исправление AI-сгенерированного кода тестов, умение проверить, что AI не выдал тест под несуществующий API
- Понимание принципов построения устойчивых автотестов (стабильность, независимость от порядка выполнения, читаемость, скорость)
- Опыт работы с Docker и testcontainers для интеграционных тестов, поднимающих реальную БД/брокер сообщений
- Понимание микросервисной архитектуры и особенностей тестирования распределённых систем (очереди, асинхронные обработчики)
- Понимание REST API, SQL, работы с PostgreSQL
- Опыт работы с Git (в том числе слияния веток, разрешение конфликтов в тестовом коде), CI/CD
- Опыт работы с Azure DevOps (ведение тест-кейсов, багов) и Confluence
- Умение работать в условиях меняющихся требований и часто обновляющегося develop
- Высшее профильное IT образование.
Будет плюсом:
- Опыт тестирования интеграций с Kafka/RabbitMQ/MQTT
- Опыт работы с Python (pytest) — в проекте есть сервис на Python (фишинг-модуль)
- Понимание принципов сетевого взаимодействия в рамках ЛВС (протоколы, модель OSI, коммутация, маршрутизация, фильтрация и туннелирование трафика, работа с ПО и устройствами через API, CLI, SSH) — специфика ИБ-продукта
- Опыт нагрузочного тестирования длительных фоновых процессов (кампании, задачи по расписанию)
- Опыт написания собственных MCP-инструментов или интеграций с AI-агентами для тестовых задач
