QA-автоматизатор на Java

Что предстоит делать

Ищем опытного QA-автоматизатора на Java, который умеет не просто писать автотесты, а тестировать алгоритмы на базе LLM: генерацию вопросов, ответов и кратких пересказов, участвовать в оценке качества модели, настройке фактчекинга и улучшении промптов. Что будет в работе • Тестирование алгоритмов на базе LLM для генерации вопросов, ответов и кратких пересказов. • Разработка автотестов на Java по имеющимся тестовым спецификациям в рамках фреймворка. • Анализ неисправностей, рефакторинг и улучшение существующих автотестов. • Помощь в настройке инструментов исполнения автотестов на сервере (Jenkins, Selenoid). • Работа по улучшению и оптимизации тестового фреймворка. • Участие в развитии виртуального ассистента и сценариев свободного диалога с пользователем. • Настройка фактчекинга, фильтрации и оценки качества ответов модели. • Сравнение результатов, подготовленных моделью, с редакционными версиями материалов. • Тестирование промптов, гипотез и подходов к улучшению качества ответов. Что важно • Коммерческий опыт автоматизированного тестирования на Java от 3 лет, уровень Middle+ / Senior. • Java: базовый синтаксис, типы данных, управляющие конструкции, принципы ООП — уверенное владение. • Опыт работы со стеком: JUnit 5, Selenium / Selenide, Allure, Maven. • Умение работать с системами контроля версий — Git, GitLab. • Умение строить локаторы по XPath и CSS, знание и понимание паттерна Page Object. • Опыт тестирования веб-приложений, UI-автотесты, интеграция с CI/CD. • Понимание принципов работы ML-моделей, интерес к тестированию LLM и NLP-задач. • Умение анализировать неисправности, рефакторить код и улучшать качество автотестов. • Умение работать автономно, брать задачу целиком и доводить до результата. Будет плюсом • Практический опыт работы с Jenkins и Selenoid. • Опыт тестирования API (REST Assured, OkHttp) и микросервисов • Участие в развитии виртуального ассистента, чат-ботов, сценариев свободного диалога • Настройка фактчекинга, фильтрации и оценки качества ответов модели, сравнение с редакционными версиями • Тестирование промптов, гипотез и подходов к улучшению качества ответов LLM • Понимание метрик качества LLM: hallucination detection, factual consistency, prompt injection, bias/fairness. • Опыт работы с Docker, Kubernetes, базовое понимание инфраструктуры и деплоя. • Английский язык для работы с зарубежной документацией, командами и стейкхолдерами. Английский • Для проектов без английского язык не требуется. • Для европейских и американских проектов нужен английский от B2+. Процесс • Короткое общение с рекрутером. • Техническое интервью / TechCertify-скрининг. • Передача на подходящие проекты клиентам. Если вам близок инженерный подход к автоматизации, нравится не просто «покрывать кейсы», а тестировать сложные ML-системы и влиять на качество модели — будем рады пообщаться.