Мы в поисках SDET (Software Development Engineer in Test) на Python в продуктовую компанию с многолетним опытом разработки ПО в сфере безопасности и автоматизации. Ее продукты используются по всему миру для анализа данных и верификации информации.
Обязанности
Тестирование MLOps-инфраструктуры:
Написание и поддержка unit-тестов на Python (pytest) с высоким уровнем покрытия кода.
Разработка интеграционных и end-to-end тестов для дата-пайплайнов, ETL-процессов и ML-сервисов.
Валидация процессов подготовки данных, обучения, валидации и деплоя моделей.
Проверка корректности работы Apache Airflow DAG'ов, мониторинг выполнения пайплайнов и анализ ошибок.
Участие в построении тестовой стратегии для MLOps-решений.
Тестирование баз данных и хранения данных:
Проверка корректности работы PostgreSQL и SQL-запросов.
Анализ качества данных на различных этапах обработки.
Тестирование производительности запросов и ETL-процессов.
Проверка целостности данных в БД и файловых хранилищах.
Работа в команде:
Взаимодействие с ML-инженерами, дата-инженерами, backend-разработчиками и DevOps-инженерами.
Участие в анализе требований и планировании задач.
Проведение ревью тестов и участие в code review.
Подготовка тестовой документации, тест-кейсов и отчетов о качестве.
Требования
Обязательные:
Уверенное знание Python.
Опыт написания unit-тестов на Python (pytest) на уровне разработчика.
Понимание принципов тестирования REST API и HTTP-сервисов.
Опыт автоматизации тестирования backend-сервисов.
Опыт работы с Git и CI/CD-пайплайнами.
Понимание клиент-серверной архитектуры и жизненного цикла разработки ПО.
Опыт работы с Linux.
Будет плюсом:
Опыт тестирования сервисов на Django.
Хорошее знание SQL.
Опыт работы с PostgreSQL.
Опыт тестирования ETL-процессов и дата-пайплайнов.
Опыт работы с Apache Airflow.
Опыт работы с Prometheus, Grafana, ELK.
Понимание MLOps/ML-пайплайнов и жизненного цикла ML-моделей.