Software Development Engineer in Test (SDET) — AI-Driven Testing

О позиции

Мы управляем регулируемой цифровой биржей для институциональных инвесторов. Наша практика качества перепроектирована с использованием agentic AI: планирование тестов, генерация кода, диагностика сбоев и даже код-ревью происходят в партнёрстве с ИИ-агентами, а инженер остаётся человеком в цикле принятия решений. Для нас важнее суждение, любознательность и чёткое письмо, чем безупречное резюме — если вы сильны, мы гибки в остальном. Вы не будете писать шаблонные скрипты вручную — вы направите агентов на механическую работу, а ваша задача — решать всё, чему нельзя доверять полностью: что стоит тестировать, можно ли верить результатам теста, ложитесь ли «зелёные» прогоны и является ли красная ошибка багом продукта, проблемой окружения или сломанным тестом.

Чем заниматься

• Разработка и поддержка автоматизированных UI и API тестов (Playwright, TypeScript) для торговых, кастодиальных функций и клиентского портала платформы. Ежедневная работа с агентными инструментами ИИ: планирование тестов, генерация кода, триаж сбоев, ревью PR — и критическая проверка всего, что создаёт агент перед выпуском. Триаж nightly regression и smoke run запусков: разделение настоящих багов продукта от шума окружения и дефектов тестовой части, оформление понятных отчётов с доказательствами для разработчиков. Поддержание честности тестовой Suite: связка падающих тестов с известными багами, выпуск после исправлений, предотвращение скрытых сбоев. Запуск и поддержка пайплайнов в CI (GitHub Actions), обеспечение стабильности и скорости. Прослеживаемость тестов в системе управления тест-кейсами. Исправление найденных багов в монопакете разработки через тот же процесс PR и ревью, что и у разработчиков. Ревью тестовых PR коллег и ответы на замечания в собственных PRs, включая ИИ-ревьюеры, с доказательствами, а не мнениями. Сотрудничество с разработчиками, инженерами QA и владельцами продукта в глобально распределённой команде.

Что ждут

• Опыт в тестировании ПО, автоматизации QA или разработке софта — обычно 3–6 лет, но мы гибки для подходящего кандидата. Работа с JavaScript/TypeScript или доказанная способность быстро освоить язык. Понимание работы веб-приложений и HTTP API: запросы/ответы, статус-коды, JSON, аутентификация. Реальный интерес к инженерии с поддержкой ИИ. Комфортная работа с ИИ-инструментами на реальных задачах и скептицизм к выводам. Отличный письменный английский — в агентной рабочей среде письмо есть работа: промпты, отчёты о багах, планы тестов, комментарии ревью. Внимательность к деталям и честная отчётность.

Будет плюсом

• Практический опыт с Playwright (или Cypress/Selenium). Опыт создания или поддержки общего тестового фреймворка — фикстуры, page objects, хелперы, интеграция CI, а не только написания спецификаций внутри одного. Знакомство с финтех, торговлей или капитальными рынками: жизненные циклы ордеров, расчёты, концепции custody. WebSocket / real-time данные, SQL/PostgreSQL, CI-пайплайны (GitHub Actions и аналогичные). Ознакомленность с цифровыми активами или блокчейн. Performance или load testing (k6, JMeter и подобные).

Условия

• Удалённая работа из Филиппин. График: понедельник–пятница, 11:00–20:00. Пересмотренная практика QA с ведущим внедрением агентов ИИ в рабочие процессы. Работа в глобально распределённой команде над сложным продуктом для институциональных инвесторов. Возможность влиять на архитектуру тестирования и процессы. Гибкость к опыту при наличии сильных технических навыков. Доступ к современным инструментам и технологиям.

Навыки

• TypeScript
• JavaScript
• Playwright
• Cypress
• Selenium
• API Testing
• UI Testing
• Automated Testing
• CI/CD
• GitHub Actions
• PostgreSQL
• SQL
• WebSockets
• JSON
• HTTP/HTTPS
• REST APIs
• Agile
• Test Framework Design
• Code Review

Могут спросить на собеседовании

1. Приведите пример ситуации, когда ИИ-генерация теста оказалась неверной. Как вы её обнаружили и что изменили?
2. Как вы организуете приоритизацию тестов в условиях нехватки времени на регрессию? На чём основываете выбор?
3. Опишите структуру тестового фреймворка, которую вы поддерживали. Какие паттерны использовали и почему?
4. Тест падает inconsistently. Ваш алгоритм диагностики и как вы докажите, что это environment issue versus actual bug.
5. Как вы обеспечиваете качество своего текста при написании bug reports и code review comments?