Старший QA инженер (Manual, AI-First)

Что предстоит делать

<p>AI-First Senior QA Engineer (Manual)</p><p>Украина, Киев · Офис · Полная занятость</p><p>Компания: <a href="http://Orbox.ai" target="_blank">Orbox.ai</a> — AI-Native PropTech Operating System для недвижимости</p><p>Локация: Украина, Киев, офис в центре города</p><p>Уровень: Senior</p><p>Подчинение: Technical Lead</p><p>Взаимодействие с: Product Analyst, Product Designer, командой разработки, флотом агентов</p><p>Опыт в PropTech: не обязателен; очень хорошо, если у вас есть прямой или косвенный опыт</p><p>Английский: Advanced (B2+)</p><p>О нас</p><p>Мы создаём AI-native операционную систему для недвижимости. Продукт — это PropTech-платформа, где LLM и AI-агенты не прикручены сверху — они и есть архитектура. Владельцы, операторы и гости взаимодействуют с AI-системой через естественный язык. AI автономно генерирует документы соответствия требованиям, маршрутизирует персонал, отвечает на запросы гостей из RAG-индексированной базы знаний в реальном времени и оркестрирует финансовые раздельные платежи.</p><p>Но продукт — это лишь половина дела.</p><p>Мы в равной степени AI-first организация доставки. То, как мы обнаруживаем, определяем и выпускаем, так же отличается, как и то, что мы выпускаем. Спецификации, истории и дизайны — это машиночитаемые артефакты, которые наши агенты кодирования и ревью потребляют напрямую — а качество проверяет человек, который точно знает, где агенты ошибаются, где спецификации лгут и где продукт ломается в реальных руках.</p><p>Роль</p><p>Это роль, которая решает, действительно ли то, что мы выпускаем, работает для людей и для агентов, которые это построили.</p><p>Вы будете подчиняться напрямую Head of Delivery &amp; Product, с короткими циклами принятия решений до основателей и прямым доступом к разработке.</p><p>Это hands-on, manual-first QA-роль в самом сердце машины доставки. Большая часть нашего кода написана AI-агентами по машиночитаемым спецификациям. Это делает человеческое суждение о качестве более ценным, а не менее: агенты проходят свои собственные проверки и всё равно выпускают сломанные потоки, неправильное поведение в граничных случаях и UX, который технически соответствует спецификации, но не работает для пользователя. Вы — последний честный читатель продукта перед тем, как он дойдёт до staging-ревью, а затем до клиентов на prod.</p><p>Вы будете владеть ручным тестированием от начала до конца: exploratory-тестирование, проектирование тестов на основе спецификаций, координация UAT, регрессионные прогоны и подписание релиза. Вы будете тестировать не только детерминированные UI-потоки, но и AI-управляемое поведение — ответы агентов, ответы RAG, генерацию документов, где «ожидаемый результат» — это суждение, а не assert.</p><p>Вы будете работать бок о бок с AI-First Product Analyst (который пишет спецификации, против которых вы тестируете) и разработкой (чьи агенты их реализуют). Вы будете ежедневно, глубоко и нативно использовать наш общий Claude Team / Cowork с премиум-доступом вместе с AI-инструментами компании — не как новинку, а как способ работы по умолчанию.</p><p>Мы работаем в быстро движущейся стартап-среде, где важны и скорость, и точность. У вас должно быть чёткое мнение о том, какие QA-задачи AI делает хорошо сегодня (генерация тест-кейсов, анализ покрытия, триаж логов), какие — нет (exploratory-суждение, UX-интуиция, чувство риска) — и как осознанно сочетать и то, и другое.</p><p>Чем вы будете владеть и что делать</p><p>AI-First способ работы</p><p>• Ежедневное, глубокое, нативное использование AI-инструментов для генерации тест-кейсов из спецификаций, анализа пробелов в покрытии, составления баг-репортов, триажа логов и сессий, поддержания регрессионного чек-листа.</p><p>• Относитесь к AI-инструментам так, как инженер относится к своей IDE: с чётким мнением, настроенными, интегрированными в каждый шаг вашего рабочего процесса.</p><p>• Вносите вклад во внутренние evals со стороны QA: определяйте, как выглядит «хорошо» для AI-сгенерированного кода, AI-сгенерированных тестовых артефактов и наших пользовательских AI-функций.</p><p>Ручное тестирование и проектирование тестов</p><p>• Владейте ручным тестированием от начала до конца: exploratory-сессии, проектирование тестов на основе спецификаций и историй, граничные случаи, негативные пути, кросс-ролевые и мультитенантные сценарии.</p><p>• Преобразовывайте машиночитаемые спецификации и истории с критериями приёмки в структурированные, прослеживаемые тест-кейсы и чек-листы — каждое требование соответствует проверке.</p><p>• Проводите глубокое exploratory-тестирование там, где заканчивается скриптовое покрытие: реальные потоки, грязные данные, странные устройства, нетерпеливые пользователи.</p><p>• Проверяйте сложные B2B2C-поверхности: дашборды, ролевой доступ, данные в реальном времени, платёжные потоки, генерацию документов, back-office-инструменты.</p><p>Тестирование AI-управляемого поведения</p><p>• Тестируйте недетерминированный слой: разговоры агентов, автономно сгенерированные документы соответствия — корректность, обоснованность, тон, режимы отказа.</p><p>• Проектируйте и проводите структурированную оценку выходов LLM вместе с Analyst и разработкой: относитесь к AI-выводу как к чему-то, что нужно измерять, а не доверять.</p><p>• Ищите галлюцинации, поверхности для prompt-injection, утечки прав между тенантами и ролями, а также тихие отказы агентов.</p><p>Процесс качества и владение релизом</p><p>• Владейте готовностью к релизу: объём регрессии, smoke-прогоны, координация UAT со стейкхолдерами, вклад в GO/NO-GO для каждого релиза.</p><p>• Пишите баг-репорты, по которым инженеры (и агенты) могут действовать без уточняющего вопроса: окружение, шаги, ожидаемое vs фактическое, доказательства, серьёзность.</p><p>• Возвращайте дефекты спецификаций и историй вверх по потоку: когда рабочий элемент неверен или неоднозначен, он исправляется на уровне спецификации/истории, а не патчится в QA.</p><p>• Стройте QA-практику с нуля: процесс, инструменты, тестовые данные, workflow дефектов в Jira — достаточно лёгкий для стартап-скорости, достаточно строгий, чтобы доверять.</p><p>Что мы ищем</p><p>Обязательно</p><p>4+ года практического опыта ручного QA на веб-продуктах, с владением качеством на уровне senior для продукта или крупной области продукта.</p><p>• Строитель 0 → 1: комфортно быть первым и единственным QA, самостоятельно выстраивать практику, работать напрямую с основателями и разработкой — а не присоединяться к уже масштабированной QA-организации.</p><p>• Опыт тестирования <nobr>LLM-based</nobr> функций, чат-ботов, RAG-систем или агентных workflow — включая проектирование evals или рубрик оценки вывода.</p><p>• Ежедневное, глубокое, нативное использование AI-инструментов в вашем QA-процессе: генерация тестов, триаж, анализ, документация. У вас есть реальный, осмысленный workflow, построенный вокруг них, и вы можете обосновать свой выбор.</p><p>• Превосходное мастерство проектирования тестов: от критериев приёмки до тест-кейсов, граничных случаев, негативных сценариев и приоритизации на основе рисков — структурированно, прослеживаемо, однозначно.</p><p>• Сильные инстинкты exploratory-тестирования: вы находите баги, которые не найдёт ни один скрипт — и можете объяснить, как вы их нашли.</p><p>• Чёткие письменные баг-репорты и сильная устная коммуникация на английском (C1+), в условиях стартап-сроков, без потери строгости.</p><p>• Комфортно со сложными B2B / многосторонними продуктовыми поверхностями: мультитенантный SaaS, ролевой доступ, данные в реальном времени, платежи, back-office-инструменты.</p><p>Рабочее знание API и баз данных для верификации: чтение ответов API (Postman или аналоги), базовый SQL для проверки данных за UI, чтение логов.</p><p>Сильное преимущество (Nice to have)</p><p>• Опыт в PropTech, hospitality tech, Fintech или многосторонних маркетплейс-платформах.</p><p>• Знакомство с платёжными потоками, compliance / регуляторными workflow или системами генерации документов.</p><p>• Грамотность в тестовой автоматизации (Playwright, Cypress или аналоги) — достаточная, чтобы направлять агентов, которые пишут автоматизацию, даже если вы не пишете её ежедневно.</p><p>Почему эта роль</p><p>Вы поможете построить первую AI-native операционную систему для недвижимости в Дубае и определите, что значит качество, когда AI-агенты пишут большую часть кода. И то, и другое — дифференциаторы, и то, и другое — сложно, и то, и другое — ваше, чтобы владеть на уровне senior.</p><p>• Настоящее владение качеством — вы строите QA-практику с нуля и держите планку релиза. Это не роль «выполнять чьи-то тест-кейсы».</p><p>• Чёткая траектория роста — эта роль эволюционирует в AI-First QA Lead / Head of Quality по мере масштабирования команды.</p><p>• Прямой доступ к основателям и Head of Delivery &amp; Product — короткие циклы принятия решений, без среднего менеджмента.</p><p>• Технически амбициозная продуктовая поверхность: AI-native, Agentic-система, RAG, IoT, системы реального времени, государственные и регуляторные API и в перспективе инфраструктура токенизации.</p><p>AI-first по умолчанию — вы будете со-проектировать, как работает обеспечение качества внутри AI-first машины доставки.</p><p>• Отличный офис в центре Киева — одна команда на месте, короткие циклы обратной связи, быстрые решения.</p> <div> <a href="https://jobs.dou.ua/companies/orbox/vacancies/374711/#reply-btn-id">Откликнуться на вакансию</a> </div>