QA AI-Продуктов

Ищем QA, который уверенно тестирует mobile + backend и готов работать с AI-функциональностью без избыточной исследовательской сложности: понимать недетерминированность ответов, фиксировать воспроизводимые AI-дефекты и учитывать privacy/security ограничения. Задачи: – Тестировать mobile и backend/API сценарии для ИИ-помощника или риск-профиля; – Разрабатывать новые и поддерживать существующие тесты на Java на разных платформах; – Проверять клиент-серверное взаимодействие, авторизацию, обработку ошибок, статусы, деградации и fallback states; – Работать с чеклистами, тест-кейсами, регрессом, smoke, exploratory testing и дефектами; – Проверять сценарии, где результат AI может меняться и не сводится к одному точному expected text; – Фиксировать AI-дефекты так, чтобы их можно было воспроизвести: prompt, model/version, context, input, output, trace/request id; – Учитывать privacy/security ограничения при работе с медицинскими и пользовательскими данными; – Работать вместе с Product, Backend, ML, Mobile, SA и аналитиками, помогая команде принимать понятное решение о готовности релиза; – По мере развития продукта помогать формировать компактные наборы регрессионных проверок для AI-сценариев. Требования: – Знание Java Core; – Опыт в Selenide, Rest Assured, JUnit5, Appium; – Опыт QA от 3 лет; – Опыт тестирования backend/API: REST, HTTP-статусы, авторизация, валидация, ошибки, контракты, асинхронные сценарии; – Опыт тестирования mobile-приложений iOS/Android или готовность уверенно работать с mobile-контуром; – Тест-дизайн: классы эквивалентности, граничные значения, переходы состояний, негативные сценарии, exploratory testing; – Умение работать со снифферами/proxy: Charles, Proxyman, mitmproxy или аналоги; – Умение проверять данные в БД: PostgreSQL/MySQL или аналоги; – Навык писать воспроизводимые bug reports с окружением, шагами, фактом, ожиданием, логами и request/trace id; – Базовое понимание автоматизации API и/или mobile-тестов будет большим плюсом. Требования к AI-Testing: – Понимает, что тестирование AI не сводится к "проверить один ожидаемый текст"; – Умеет фиксировать воспроизводимые AI-дефекты: prompt/model/version/context/input/output/trace; – Понимает privacy/security ограничения при работе с медицинскими и пользовательскими данными.