Software Tester (QA Engineer)

Мы строим SaaS платформу по созданию цифровых AI сотрудников, таких как: виртуальных администраторов, менеджеров, рекрутеров, хостес и других сотрудников, которые берут на себя клиентское общение и продажи.
Сейчас продукт находится на этапе тестирования в реальном бизнесе.

## О продукте

Мы делаем платформу, на которой компания собирает себе ИИ-сотрудника. Он ведёт переписку и звонки с клиентами, работает по базе знаний компании, ходит в интеграции и доводит обращение до результата — записи, заказа, оплаты.

Агенты работают в мессенджерах, на сайте и по телефону, живым голосом. Внутри — собственный движок, база знаний с векторным поиском, конструктор сценариев, CRM, биллинг и SDK для внешних разработчиков.

Продукт живой: им пользуются реальные компании, и каждый выкат сразу видят их клиенты.

## Про роль

Обычный QA проверяет, что кнопка нажимается. Здесь другое: **ответ системы каждый раз разный, и «правильно» — это не совпадение с эталоном.**

Агент может ответить складно и уверенно — и при этом выдумать цену, пообещать услугу, которой нет, назвать чужие данные или молча уйти из сценария. Такую поломку не ловит ни один автотест на равенство строк. Её ловит человек, который понимает, как агент устроен, и умеет придумать разговор, в котором тот сломается.

Это и есть работа. Вы будете первым человеком в компании, кто занимается качеством системно — и будете строить это направление, а не приходить на готовое.

## Чем предстоит заниматься

**Тестировать агентов — текстовых и голосовых.**

Проводить агента по сценариям и искать, где он врёт, теряет контекст, выходит за рамки, обещает лишнее или зацикливается. Проверять устойчивость к попыткам вытащить из него служебные инструкции или чужие данные. Отдельно — голос: распознавание, перебивания, паузы, поведение на плохой связи.

**Регрессия перед выкатом.**

Сейчас релизы уходят без автоматической проверки. Ваша задача — сделать так, чтобы поломки ловились до продакшена, а не после жалобы клиента. Начнём с ключевых сценариев, дальше — по мере того, как вы поймёте, где чаще всего рвётся.

**Приёмка чужой работы.**

Разработчик сдаёт задачу — вы проверяете по пронумерованным критериям из ТЗ и пишете доказательство: что делали, что ожидали, что получили. Не «посмотрел, вроде работает», а воспроизводимая запись. Принимает не тот, кто делал.

**Тестировать платформу целиком.**

Интерфейс, подключение каналов, интеграции, загрузка баз знаний, биллинг. Всё, с чем клиент сталкивается сам, без нашей помощи.

**Тестировать SDK.**

У нас есть библиотека, которой внешние разработчики пишут своих агентов. Пройти её путь глазами человека со стороны и найти всё, что не работает или непонятно.

## Что важно

- **От 2 лет в тестировании** — веб, API, мобильные.

- **Реальный опыт с ИИ-продуктами.** Вы уже тестировали чат-бота, ассистента, голосового робота или любую систему на LLM — и можете рассказать, что там ломалось и как вы это ловили. Это обязательное требование, а не пожелание.

- **Понимание, как устроена LLM:** контекст и его переполнение, промпт и системная инструкция, вызов инструментов, почему модель выдумывает факты и почему один и тот же вопрос даёт разные ответы.

- **Python на уровне скриптов.** Не нужно уметь писать фреймворки. Нужно уметь дёрнуть ручку, разобрать ответ, прогнать полсотни диалогов и сложить результат в таблицу.

- **REST API и JSON** — читать документацию, слать запросы, понимать, что вернулось.

- **SQL на уровне SELECT с JOIN** — проверить, что в базе лежит то, что показал экран.

- **Умение читать логи** и по ним понимать, где сломалось: в модели, в бэкенде или в интеграции.

- **Внятные баг-репорты**: шаги, ожидание, факт. Без этого работа не считается сделанной.

- **Любопытство и въедливость.** Главный навык здесь — придумать ситуацию, которой никто не ждал, и довести её до поломки.

## Кого мы не ищем

Скажем прямо, чтобы не тратить ваше и наше время.

Мы маленькая команда, и здесь нет отдельного человека, который принесёт вам готовый тест-план. Вы сами решаете, что проверять, сами лезете в логи и в базу, сами формулируете, что считать поломкой. Если предыдущая работа состояла в том, чтобы прогонять чужие тест-кейсы по чек-листу и заводить тикеты — это будет не ваша роль, независимо от того, что написано в трудовой.

И наоборот: если вы привыкли, что качество — это ваша зона ответственности целиком, здесь вам будет чем заняться.

## Будет плюсом

- Опыт с голосовыми сервисами — распознавание, синтез, поведение на плохой связи

- Автотесты на Python — pytest, requests

- Знакомство с инструментами оценки моделей: promptfoo, DeepEval, Ragas

- Опыт с векторным поиском и базами знаний: почему ответ находится или не находится

- Уверенный Git

- Английский на чтение документации

## Как устроен рост

Мы не обещаем абстрактное «развитие». Схема конкретная:

1. **Испытательный срок — 2 месяца.** Задачи и критерии на этот период вы получаете письменно.

2. **По итогам — разговор о треке.** Мы вместе фиксируем, что именно вы должны уметь и сделать, чтобы перейти на следующий грейд, и какая на нём вилка.

3. **Дальше движемся по этому треку**, с пересмотром раз в квартал.

Так что стартовая вилка — это стартовая вилка, а не потолок. Потолок зависит от того, насколько быстро вы закроете пункты трека.

Почему это стоит вашего времени отдельно от денег: тестирование ИИ-агентов — узкая и молодая специализация, специалистов по ней почти нет. Здесь вы получите её на живом продукте, с голосом, с SDK и с реальными клиентами — а не на учебных задачах.

## Условия

- Удалённо, из любой точки

- Полная занятость, 5/2, 6/1

- ГПХ с самозанятым,ИП, физ лицом - выплаты два раза в месяц

- Небольшая команда, прямая связь с техлидом и CEO, без бюрократии и лишних созвонов

- Задачи ставятся письменно, с критериями приёмки — вы всегда знаете, что с вас спросят

## Как откликнуться

**Сопроводительное письмо не нужно.** Вместо него — два коротких ответа.

**Первое.** Представьте чат-бота салона красоты: он записывает клиента на услугу

и знает прайс. Опишите **три** разговора, которыми вы попробуете заставить его

ошибиться. Для каждого — что именно вы ждёте увидеть как поломку и почему считаете это поломкой, а не особенностью.

**Второе.** Расскажите про **одну** реальную ошибку ИИ-системы, которую вы нашли сами:что это было, как вы на неё вышли и как доказали, что это воспроизводится, а не случайность.

По абзацу на каждое. Отклики без ответов на эти два вопроса мы не смотрим — не из вредности, а потому что именно это и есть работа. Правильного ответа здесь нет, нас интересует ход мысли.

Мы ждем сотрудников , которые хотят создавать будущее уже сегодня.