QA Automation Engineer (Middle)

Что предстоит делать

Маркетплейс для покупки и продажи игровых предметов Roblox. Ищем второго QA в команду — чтобы усилить автоматизацию и разделить нагрузку по новым продуктовым направлениям. У нас уже есть QA, который закрывает ручное тестирование; от нового коллеги ждём сильной автоматизации и продуктового подхода к качеству. Важно: QA работает как black-box / grey-box: без прямого доступа к backend-репозиториям и production БД. Тестирование строится через API, UI, аналитику и взаимодействие с командами разработки.

• В ближайшие 3–6 месяцев:
• Поднять/развить автоматизацию UI и API под наш стек: согласовать инструмент, написать первый рабочий каркас, договориться о запуске в CI
• Договориться с бэкенд-командами о том, что они уже покрывают сами, чтобы не дублироваться.
• Подключиться к новым игровым направлениям — выработать тест-стратегию и регресс.
• Войти в risk map компании и поделить с действующим QA зоны ответственности.
• Ежедневно
• До разработки: участвовать в grooming, читать спеки до того, как фича уйдёт в спринт, находить пробелы в логике, недостающие AC, edge cases и конфликты с уже существующим поведением.
• Во время разработки: проектировать и поддерживать автотесты API и UI/E2E,встраивать прогоны в CI; ручное тестирование там, где это быстрее или единственно возможно.
• Тестировать API извне (REST/HTTP): авторизация, негативные сценарии, контракты ответов, idempotency, поведение при ошибках.
• Тестировать фронт на Vue 3 / Nuxt с учётом особенностей SSR (гидратация, разныйHTML на сервере и клиенте, ошибки SSR vs CSR).
• User journeys, не отдельные кнопки. Путь от первого визита до целевого действия глазами разных персон (новичок, возвращающийся, платящий, ребёнок с картой родителя), на разных устройствах, языках, GEO и платёжных системах.
• Risk map. Один QA на несколько направлений = «протестировать всё» невозможно. Держим осознанные приоритеты — критичные потоки (платежи, выдача предметов,ComputerVision-сделки) выше маркетинговых экспериментов.
• После релиза. Смотрим PostHog и BI: упала ли конверсия, выросли ли ошибки, доходят ли события трекинга. Читаем тикеты саппорта как источник реальных edge cases.Валидируем, что фича решила задачу пользователя, а не «просто прошла по AC».
• Нагрузочное / стресс по необходимости
• AI-first в ежедневной работе. Cursor / Claude / ChatGPT встроены в процесс: ревью спек через LLM, черновики тест-кейсов и автотестов, парсинг support-тикетов и логов на паттерны. Это не заменяет продуктовое мышление — освобождает время на него.
• Оформлять дефекты и доводить их до закрытия; договариваться с разработкой и продуктом о тестируемости (нужны тестовые окружения, sandbox, фича-флаги —приходишь с конкретным запросом).

Что ждём от вас

• От 1 года коммерческого опыта в QA (понимание уровней пирамиды, разницы UI vs API тестов)
• Автоматизация UI и/или API на современном стеке: Playwright, Cypress, WebdriverIO,Selenium + язык, pytest + requests, Jest/Vitest для API и т.п. — важна не «модность», а зрелость использования: стабильные локаторы, явные ожидания, аккуратная архитектура, разбор flaky.
• API-тестирование (REST/HTTP) извне
• Ручное тестирование
• Ранняя работа с требованиями.
• Опыт grooming / уточнения спек до спринта; готовность задавать неудобные вопросы PM и приводить пример из своей практики.
• User journeys и продуктовое мышление.
• Risk-based подход: умеешь приоритизировать при нескольких потоках задач и явно говорить, что не покрываешь и почему.
• Реальное использование AI-ассистентов (Cursor, Claude, ChatGPT) в QA: декомпозиция задач для модели, промпты под кейсы и автотесты, критическая оценка результата, понимание ограничений и галлюцинаций LLM.
• Базовые знания Git и понимание работы тестов в CI
• Готовность работать без доступа к коду бэкенда и БД — внешним тестированием, договариваясь о hook-ах с командой.
• Будет плюсом:
• Vue 3 / Nuxt
• k6 / Artillery
• Опыт с аналитикой продукта
• Gaming / marketplace / fintech домен
• Любовь к играм и понимание игровой аудитории

Что предлагаем