QA Engineer ИИ-решений

#AI #вакансия #QA Engineer Вакансия: QA Engineer ИИ-решений Компания: Kokoc Tech Грейд: Middle Занятость: Проектная, долгосрочный проект (Фултайм) Формат: Удаленно по РФ Локация: Строго Москва, Саранск Оформление: ГПХ, ИП Важно: Не смотрим кандидатов с проектами Лимана, Петрович Тех, ВБ, Озон, Лента Тех, Яндекс маркет, М. Видео за последние 6 месяцев. Проект: Специалист привлекается для поддержки AI-команды (RnD AI Team), которая реализует портфель ИИ-инициатив для бизнес-подразделений компании на внутренней платформе Dify (LLM-агенты, RAG, классификация, извлечение данных из документов, интеграции через API/MCP). Портфель — ~200 инициатив, одновременно в работе 10–15 Задачи: 1. Подготовка тест-кейсов на основании требований и критериев приемки инициатив; 2. Функциональное и интеграционное тестирование ИИ-агентов, workflow на платформе Dify, API-интеграций со внутренними системами; 3. Проверка позитивных, негативных и пограничных сценариев, включая нетипичные запросы пользователей и «галлюцинации» модели; 4. Регрессионное тестирование после изменений промптов, моделей, базы знаний (RAG) и интеграций; 5. Проверка соответствия результата согласованным требованиям и метрикам качества; 6. Формирование и поддержание тестовых выборок (golden set) совместно с бизнесом и ML-командой, участие в оценке качества ответов; 7. Фиксация дефектов, контроль их устранения, отчётность по качеству релизов; 8. Проведение приемочного тестирования перед выпуском в production и участие в приемке с бизнесом. Требования: Общий опыт работы: От 3 лет в тестировании ПО. Опыт по требуемому стеку/направлению: От 1 года тестирования продуктов на основе ML/LLM или тестирования API и интеграций backend-сервисов; понимание специфики недетерминированных ответов модели. Релевантный проектный опыт: Не менее 2 проектов тестирования интеграционных / API-решений или ИИ-продуктов с выводом в промышленную эксплуатацию; опыт построения регрессионных наборов и тестовых выборок. Отраслевой опыт: Желательно: e-commerce, ритейл, B2B-дистрибуция, клиентский сервис. Обязательные технологии/инструменты: Тест-дизайн, тестовая документация, работа с баг-трекером; Тестирование REST API (Postman или аналоги), чтение JSON, логов; SQL на уровне выборок для проверки данных; Python на базовом уровне для скриптов проверки и подготовки тестовых данных; Понимание принципов работы LLM, RAG, промптов и метрик качества ИИ (точность, полнота, оценка ответов по критериям). Желательные технологии/инструменты: Опыт работы с платформами оркестрации LLM (Dify, LangChain и т.п.); Автоматизация тестирования API (pytest, requests) и LLM-eval инструменты (RAGAS, DeepEval, promptfoo или аналоги); Опыт разметки и оценки ответов модели (LLM-as-a-judge, ручная оценка по рубрикам); CI/CD, Git на базовом уровне. Системы учета задач и документации: Jira / Yandex Tracker, Confluence / Yandex Wiki, Git, реестр ИИ-инициатив в Google Sheets. Откликайтесь в личные сообщения с CV