QA-инженер

CUBE — глобальная компания в сфере RegTech, которая задаёт и внедряет золотой стандарт регуляторной аналитики для индустрии финансовых услуг. Мы предоставляем наши услуги через интуитивно понятные SaaS-решения на базе ИИ, чтобы упростить для наших клиентов сложный и постоянно меняющийся мир комплаенса. 

Почему мы?

🌍 CUBE — всемирно признанный бренд на переднем крае регуляторных технологий. Наши лидирующие в отрасли SaaS-решения пользуются доверием ведущих финансовых институтов мира.

🚀 В 2024 году мы достигли роста более чем на 50% — как органически, так и благодаря двум стратегическим приобретениям. Мы — динамичная команда с высокими результатами, которая стремится раздвигать границы, постоянно развивая наши продукты, услуги и операционные процессы. В CUBE мы не просто успеваем за изменениями — мы опережаем их.

🌱 Мы верим, что наше будущее создают смелые и амбициозные люди, стремящиеся по-настоящему что-то изменить. Наша культура «make it happen» даёт вам возможность взять карьеру в свои руки и ускорить личное и профессиональное развитие с первого дня.

🌐 Более 700 CUBERs в 19 странах EMEA, Америки и APAC работают как одна команда с общей миссией — трансформировать регуляторный комплаенс. Разнообразие, сотрудничество и целеустремлённость — пульс нашего успеха.

💡 Мы одними из первых начали использовать возможности ИИ в регуляторной аналитике и продолжаем лидировать благодаря передовым технологиям. В CUBE вы будете работать бок о бок с одними из самых ярких умов в области исследований и разработки ИИ, создавая значимые решения, которые меняют мир регуляторного комплаенса.

Ключевые результаты — как выглядит успех

• Создавать масштабируемые фреймворки автоматизации с комплексным покрытием API, HTML, XML, PDF и конвейеров обработки данных.

• Обеспечивать высокое качество данных за счёт автоматизированной валидации контента, метаданных, схем и бизнес-правил.

• Сокращать регрессионные дефекты и проблемы в продакшене благодаря непрерывному автоматизированному тестированию.

• Обеспечивать оперативную обратную связь через интегрированные в CI/CD качественные гейты и автоматизированную отчётность.

• Поставлять готовые к продакшену решения по автоматизации, повышающие уверенность в релизах и продуктивность инженеров.

Ключевые обязанности:

• Проектировать и разрабатывать автоматизированные тестовые фреймворки для бэкенд-сервисов, API и конвейеров обработки документов.

• Создавать автоматизированную валидацию HTML, XML, JSON, PDF, а также структурированных и неструктурированных данных.

• Реализовывать проверки качества данных, валидацию схем, валидацию метаданных и проверку целостности контента.

• Разрабатывать автоматизированные наборы тестов: API, интеграционные, регрессионные и сквозные (end-to-end).

• Выстраивать циклы непрерывной обратной связи по качеству, интегрированные с CI/CD-пайплайнами.

• Разрабатывать скрипты автоматизации на Python и современных фреймворках тестирования.

• Интегрировать инструменты на базе ИИ/МО и LLM для интеллектуальной генерации тестов, сравнения контента, анализа дефектов и выявления первопричин.

• Сотрудничать с командами Engineering, Product, DevOps и Data Science для повышения качества ПО и надёжности релизов.

Ключевые результаты — как выглядит успех

• Создавать масштабируемые фреймворки автоматизации с комплексным покрытием API, HTML, XML, PDF и конвейеров обработки данных.

• Обеспечивать высокое качество данных за счёт автоматизированной валидации контента, метаданных, схем и бизнес-правил.

• Сокращать регрессионные дефекты и проблемы в продакшене благодаря непрерывному автоматизированному тестированию.

• Обеспечивать оперативную обратную связь через интегрированные в CI/CD качественные гейты и автоматизированную отчётность.

• Поставлять готовые к продакшену решения по автоматизации, повышающие уверенность в релизах и продуктивность инженеров.

Первые 90 дней — цели:

День 30: Понять архитектуру приложения, рабочие процессы обработки документов и стандарты качества.

Поставить первые автоматизированные тесты для API, валидации HTML/XML/PDF и бэкенд-сервисов.

День 60: Расширить покрытие автоматизации по конвейерам обработки данных и внедрить автоматизированные проверки качества данных.

Интегрировать валидацию, отчётность и качественные гейты в CI/CD-пайплайны.

День 90: Взять на себя сквозную автоматизацию обработки документов и бэкенд-сервисов.

Наладить механизмы непрерывной обратной связи и повысить покрытие тестами, качество данных и эффективность выявления дефектов.

Необходимые навыки и опыт:

• 3+ года опыта в QA Automation или Software Development in Test (SDET).

• Сильные навыки программирования на Python (предпочтительно), Java или JavaScript.

• Опыт работы с фреймворками автоматизации, такими как PyTest, Playwright, Selenium, Cypress или Robot Framework.

• Серьёзный опыт тестирования REST API, микросервисов и распределённых систем.

• Опыт валидации HTML, XML, JSON, PDF и рабочих процессов обработки документов.

• Глубокое понимание валидации качества данных, валидации схем, проверки метаданных и тестирования бизнес-правил.

• Практический опыт работы с CI/CD, Git, Docker, SQL и пайплайнами автоматизации.

• Хорошее понимание бэкенд-систем, баз данных и жизненного цикла разработки ПО.

Будет плюсом:

Опыт тестирования с поддержкой ИИ, генерации тестов на базе LLM, интеллектуальной валидации контента или автоматизированного сравнения документов.

Знакомство с генеративным ИИ, NLP или приложениями ИИ/МО.

Опыт работы с OCR, обработкой документов или системами управления контентом.

Знание облачных платформ (AWS, Azure или GCP), Kubernetes и event-driven архитектур.

Опыт работы с наблюдаемостью (observability), дашбордами аналитики качества и корпоративными SaaS-приложениями.

Заинтересованы?

Если вам близка идея использовать технологии для трансформации регуляторного комплаенса и вы соответствуете описанным выше требованиям, приглашаем вас откликнуться. Пожалуйста, отправьте резюме с описанием релевантного опыта и интереса к CUBE.​

CUBE — работодатель равных возможностей. Мы ценим разнообразие и стремимся создавать инклюзивную среду для всех сотрудников.