SDET — тестирование SAP BW и Databricks Fresenius Medical

6K $/мес
Опубликовано 03.11.2026

Что за роль

Проект связан с корпоративными платформами данных для европейского клиента из сферы здравоохранения. В роли SDET нужно проверять потоки данных и отчётные системы, включая SAP BW и Databricks.

Чем вы будете заниматься

  • Создавать автоматизированные тестовые фреймворки на Python и SQL.
  • Проверять конвейеры данных, выполнять сверки «источник — цель» и анализировать причины проблем.
  • Добавлять автоматизированные тесты в CI/CD-пайплайны.

Требования

  • Опыт в SDET или автоматизации тестирования от 10 лет.
  • Опыт работы с SAP BW или BW/4HANA, Databricks, PySpark или Spark.
  • Знание ETL/ELT, тестирования качества данных, Git и CI/CD.

Будет плюсом

  • SAP HANA или BODS, Azure Data Factory, Power BI, Great Expectations.

Что мы предлагаем

  • Удалённый фриланс-проект с полной занятостью.
  • Оплата — 70 000 ₹ в месяц.
  • График: с 12:30 до 21:30 по IST.

Кто здесь добьётся успеха

→

Уверенно сочетает Python и SQL для создания масштабируемых тестовых фреймворков, проверок качества данных и сверок «источник — цель» в потоках SAP BW, BW/4HANA и Databricks.

→

Разбирается в архитектуре ETL/ELT и обработке данных на PySpark и Apache Spark; умеет находить первопричины расхождений между корпоративными хранилищами и отчётностью.

→

Как ведущий специалист, самостоятельно определяет стратегию автоматизации тестирования данных, встраивает проверки в CI/CD и задаёт стандарты качества для сложных интеграционных конвейеров.

→

Комфортно работает удалённо и организует работу с распределёнными командами европейского клиента; особенно внимателен к точности и прослеживаемости данных в проектах для здравоохранения.

Ресурсы для обучения

Карьерный путь

Ведущий инженер по автоматизации тестирования SAP BW и Databricks (Сейчас)→Архитектор качества данных и автоматизации корпоративных платформ (Через 1–2 года)→Руководитель инженерии качества данных или платформ данных в сфере здравоохранения (Через 3–5 лет)

Обзор рынка

Объём рынка 2026
$12,8 млрд
Годовой рост
18,5%
Внедрение AI
35%
Инвестиции
+24%

Навыки и требования

Обязательные
PythonSQLSAP BW
Растущий спрос
Pytest и контрактное тестирование данныхDatabricks Delta Live Tables и проверка качества потоковых данныхGreat Expectations или Soda для автоматизированных проверок качества
Снижающийся спрос
Ручное тестирование ETL-пакетов и проверка данных в электронных таблицахТрадиционные пакетные ETL-процессы на базе Informatica PowerCenter

Тренды отрасли

Переход от классических хранилищ к lakehouse
Команды объединяют хранилища и озёра данных на платформах вроде Databricks. Для SDET это означает необходимость тестировать таблицы Delta Lake, схемы и инкрементальные загрузки, а также сверять результаты миграций из SAP BW. Рост Databricks в сегменте платформ данных оценивался примерно в 50% год к году в 2024 году; темпы отдельных компаний и продуктов не следует трактовать как рост всего рынка.
Качество данных становится частью CI/CD
Проверки полноты, уникальности, допустимых диапазонов и межслойных сверок всё чаще запускаются автоматически при изменениях пайплайнов. В отраслевых опросах около 40% организаций называют качество данных одним из главных препятствий для внедрения AI. Кандидату полезно показывать примеры Python/SQL-тестов, обнаруживающих регрессии до публикации витрин.

Новости HealthTech

Загружаем новости отрасли...

Ищем релевантные статьи за последние 6 месяцев