Продуктовый аналитик

Чем предстоит заниматься:

• выявлять точки роста (bottleneck) до релиза
• тестировать поведение системы при увеличении потока данных в Kafka (текущая нагрузка + 2x, 5x)
• проверять, как возросший объем влияет на семафоры, лимиты соединений, memory usage
• фиксировать метрики и строить baseline для сравнения между релизами
• покрытие интеграционных тестов (не только позитивные кейсы)
• моки и настройка стендов, чтобы не зависеть от их изменений
• проверка retry-логики, fallback-механизмов, timeout-ов
• общее понимание REST
• умение работать с инструментами тестирования rest (insomnia/postman/soapUi)
• работа в интерфейсе системы для проверки сценариев тестирования
• поддержка и расширение тестового покрытия
• автоматизация рутинных проверок, которые сейчас делаются руками
• контроль состояния стенда
• валидация ответов GigaChat (промпты, семплинг, семафоры)
• проверка дедупликации и классификации на реальных данных
• тестирование на edge-cases (пустые новости, дубликаты, некорректный формат)
• проверка reasoning store и других ML-фич
• валидация миграций Liquibase (data integrity before/after)
• тестирование db-запросов на корректность и производительность
• проверка обработки inn, duplicate records
• анализ логов
• документирование шагов проверки каждого релиза

Мы ждём что ты:

• имеешь опыт тестирования Python/Java-приложений (pytest, unittest, junit)
• понимаешь асинхронный код (asyncio, aiohttp) — система работает асинхронно
• имеешь опыт написания интеграционных и желательно нагрузочных тестов (например: pytest-benchmark, locust, k6, jmeter или самописные решения)
• понимаешь принципы работы с очередями сообщений (Kafka, RabbitMQ) — у нас Kafka
• имеешь опыт работы с SQL-базами и понимаешь, как тестировать data pipelines
• умеешь работать с REST API, понимаешь статус-коды, retry-логику, timeout-ы
• читаешь логи и умеешь работать с логирующими системами (ELK, Grafana, Prometheus — плюс)
• имел опыт создания автотестов с использованием cucumber/java/junit
• используешь инструменты ИИ для работы создания и запуска тестов

Будет плюсом:

• опыт работы с LLM / ML-системами (хотя бы понимание, как тестируются модели)
• опыт настройки CI/CD и запуска тестов в пайплайне
• опыт написания кода на python, реализации своих сервисов
• знание Docker, k8s (написание и запуск тестов в контейнерах)
• понимание SDD-спецификаций и аудиторских требований (не пугаться, а адаптировать процесс тестирования под них)

Что мы предлагаем:

• офисный формат работы (график 9:00-18:00).
• ежегодный пересмотр заработной платы и премиальные выплаты.
• более 400 курсов от СберУниверситета для профессионального и личностного роста.
• расширенную медицинскую страховку, льготы на страхование близких и корпоративную пенсию.
• льготную ипотеку с пониженным процентом.
• бесплатную подписку СберПрайм+, скидки у партнеров.
• возможность получить бонусы за рекомендации своих знакомых.