QA-инженер AI-агента

Альвента QA-инженер AI-агента (тестирование и разметка данных) Опыт работы: 3–6 лет Полная занятость График: 5/2 Формат работы: удалённо ☑️ Чем предстоит заниматься -Строить тестовую модель агента: сценарии звонков (запись, перенос, отмена, консультация, продажа услуги), состояния и переходы между ними, граничные и нестандартные случаи -Писать и поддерживать тест-кейсы и чек-листы, собирать регрессионные наборы -Прогонять сценарии: звонить агенту вручную и запускать текстовые прогоны. Проверять перебивания, уход от темы, неполные ответы, шум, фамилии, телефоны, даты и время -Учитывать недетерминированность LLM: гонять кейс несколько раз, считать долю успешных прогонов, отделять стабильные баги от случайных -Заводить баги с чёткой классификацией: ошибка распознавания речи, неверный переход по сценарию, неправильно извлечённые данные, галлюцинация, грамматика, тон и стиль, синтез речи -Анализировать логи реальных звонков, находить повторяющиеся проблемы и превращать их в тест-кейсы -Размечать и исправлять датасеты под конкретные баги: интенты и поля, эталонные реплики агента, пары «хороший / плохой ответ» для дообучения -Писать критерии оценки и инструкции для автоматической проверки ответов через LLM (LLM-as-a-judge) и выборочно проверять её оценки -После каждого релиза или дообучения проверять, что старые баги закрыты и не появились новые ☑️ Наши пожелания к кандидатам -Коммерческий опыт в тестировании от 2 лет -Уверенное владение техниками тест-дизайна: классы эквивалентности, граничные значения, таблицы решений, диаграммы состояний и переходов, pairwise -Умение писать понятные тест-кейсы, чек-листы и баг-репорты; опыт с TMS (TestRail, Qase, Allure TestOps или аналоги) -Понимание процессов QA: регресс, смоук, приоритизация багов, тестовое покрытие -Отличная грамотность в русском языке: ты слышишь ошибки в согласовании, неестественные обороты и «канцелярит» в речи -Внимательность и терпение к монотонной работе с большим объёмом диалогов и разметки -Уверенная работа с таблицами и JSON: умеешь читать структурированные логи и данные -Будет плюсом: -Опыт тестирования чат-ботов, голосовых ассистентов или других LLM-продуктов -Опыт разметки данных (Label Studio, Толока или аналоги) и понимание, зачем нужна согласованность разметки -Базовый Python: скрипты для обработки логов и датасетов, pytest -Понимание, как работают LLM, промпты и дообучение (SFT, DPO) — хотя бы на уровне идей -Опыт с API-тестированием (Postman, Swagger) -Интерес к медицине или опыт работы с клиниками