AQA Engineer — Python Bell Integrator

190K ₽/мес
Опубликовано 01.11.2026

Что за роль

Работа предстоит над финтех-проектом с AI-приложениями и мультимодальными системами. Для позиции требуется официальный опыт работы тестировщиком.

Чем вы будете заниматься

  • Писать автотесты на Python и Pytest.
  • Проводить тестирование веб-сервисов и интеграционное тестирование.
  • Работать с тест-кейсами, тестовыми данными и тест-дизайном.
  • Проектировать тесты разных уровней, локализовать дефекты и работать с mock-сервисами и заглушками.
  • Настраивать CI/CD.

Требования

  • От двух лет опыта тестирования веб-сервисов.
  • Опыт тестирования AI-механик и AI-приложений, понимание методологии тестирования AI-агентов.
  • Понимание REST-архитектуры, LLM-приложений и мультимодальных систем.
  • Опыт работы с LangChain или LangGraph.
  • Знание SQL для составления простых запросов.
  • Понимание принципов и инструментов CI/CD.
  • Проактивность.

Что мы предлагаем

  • Официальное трудоустройство.
  • Оплату больничного и отпуск продолжительностью 28 календарных дней.
  • Возможность карьерного роста.

Кто здесь добьётся успеха

→

Уверенно пишет и поддерживает автотесты на Python и pytest, понимает, как строить проверки веб-интерфейсов и REST-сервисов, а также проводить интеграционное тестирование финтех-приложений.

→

Умеет разрабатывать тест-кейсы и тестовые данные для AI-приложений: продумывает проверки LLM и мультимодальных систем с учётом неоднозначных результатов, граничных случаев и возможных регрессий.

→

Системно выбирает уровни и методы тестирования, точно локализует дефекты и применяет mock-сервисы и заглушки, когда реальные интеграции недоступны или затрудняют воспроизводимость проверок.

→

Рассчитан на уровень специалиста среднего звена: уже имеет официальный опыт работы тестировщиком, самостоятельно ведёт задачи и готов к регулярной офисной работе в проектной команде Bell Integrator.

Ресурсы для обучения

Карьерный путь

Инженер по автоматизированному тестированию на Python (Сейчас)→Ведущий инженер по автоматизированному тестированию AI- и финтех-систем (Через 1–2 года)→Руководитель направления автоматизации тестирования или архитектор качества AI-систем (Через 3–5 лет)

Обзор рынка

Объём рынка Python-разработки в 2026
$1,5 млрд
Годовой рост сегмента Python
18%
Внедрение AI в тестирование ПО
40%
Инвестиции в генеративный AI
+30%

Навыки и требования

Обязательные
PythonpytestWeb Testing
Растущий спрос
pytest с асинхронными тестами и плагинами для отчётностиТестирование LLM и RAG-систем: оценка качества ответов, галлюцинаций и устойчивости промптовКонтрактное и интеграционное тестирование REST API с Mock-сервисами
Снижающийся спрос
unittest как единственный фреймворк для автоматизации тестированияРучное мокирование через самописные заглушки без контрактов и проверки схем API

Тренды отрасли

Переход от проверки ответов LLM к системной оценке качества
В AI-продуктах фиксированные проверки точного совпадения уступают место оценке релевантности, фактической точности, галлюцинаций и безопасности. Для российского рынка полезно освоить воспроизводимые тестовые наборы, метрики и регрессионные проверки для локальных и облачных моделей. Универсальной статистики внедрения именно таких практик по России пока нет.
Проверка мультимодальных сценариев становится частью QA
Продукты объединяют текст, изображения, аудио и другие типы данных, поэтому тестирование только REST-ответов уже не покрывает ключевые сбои. Практический фокус — тестовые наборы для разных форматов и размеров входных данных, проверка ошибок обработки и интеграций с модельными сервисами. Российским специалистам стоит учитывать ограничения локального развёртывания и доступности внешних API.

Новости FinTech

Загружаем новости отрасли...

Ищем релевантные статьи за последние 6 месяцев