О продукте

EvoAI — это веб-SaaS-платформа для разработки LLM-приложений. С её помощью команды собирают и выкатывают в прод корпоративных AI-агентов, подключают их к Telegram и другим каналам и оркеструют поверх собственных данных.

Команда на этапе активного роста — мы перестраиваем техническую команду под масштабирование. Нам нужен senior-инженер и лид, который хочет ownership, а не детальные ТЗ; думает системно; готов влиять на архитектуру, процессы и качество; хочет строить платформу, а не «закрывать таски».

Роль

Ты — владелец качества продукта.

Отвечаешь за QA-стратегию и качество релизов платформы, на которой работают корпоративные клиенты. Это не только функциональное тестирование UI — это качество недетерминированной AI-системы: агентов, RAG-пайплайнов, интеграций с LLM-провайдерами и vector-базами.

Зоны ответственности:

QA-стратегия продукта — и для классической веб-части (Flask API, Next.js UI), и для LLM-специфичной (eval агентов и RAG, prompt-регрессии).
Ownership процессов тестирования — TDD (red → green → refactor), AAA-структура, разделение unit / integration / E2E.
Quality gates для релизов — coverage-пороги, type-check (ruff / tsc), линты, прогон Playwright, проверка миграций Alembic.
Развитие автоматизации — pytest + testcontainers на бэке; Vitest + React Testing Library + Playwright на фронте; нагрузочное и chaos-тестирование Celery-воркеров и vector-БД; security-тесты (SSRF-прокси, multi-tenant изоляция, секреты).
Eval-инфраструктура для AI-агентов — автоматизация качества ответов через Langfuse / Opik / Weave, регресс-наборы по промптам и тулзам, метрики качества RAG-ретривала.
Управление небольшой QA командой - управление фокусом команды и распределение задач.
Менторинг QA и разработки — code review тестов, прокачивание команды в pytest / Vitest.

Ожидания от кандидата:

5+ лет опыта в QA.
Опыт построения QA-процессов с нуля или их масштабирования.
Понимание SDLC и CI/CD (GitHub Actions, Docker Compose в пайплайнах, параллельный прогон тестов).
Уверенный Python: pytest, фикстуры, параметризация, моки, testcontainers; опыт тестирования Flask / SQLAlchemy / Celery.
Автоматизация фронта: Vitest или Jest + RTL, Playwright или Cypress на E2E.
Тестирование API: REST / contract-first (OpenAPI), типобезопасные контракты.
Понимание распределённых систем: очереди (Celery / Redis), async-флоу, eventual consistency, мультиарендность.
PostgreSQL: миграции (Alembic), tenant-scoping, тестирование на реальной БД, а не на моках.
Умение аргументировать качество с точки зрения бизнеса (риск регрессии vs. скорость релиза).
Самостоятельность и проактивный ownership: умение брать зону ответственности целиком и доводить до результата без детальных ТЗ.

Будет плюсом:

Опыт тестирования LLM-приложений или AI-агентов.
Опыт с vector-БД (pgvector, Qdrant, Weaviate, Pinecone и т. п.) и тестированием качества RAG-ретривала.

Условия:

Удаленный формат работы с 09:00 до 18:00 по мск;
Сильная команда, в которой есть возможность для реализации творческих идей и профессионального роста.

Вакансии в DCS

Вакансии

Senior / Lead QA Engineer

Вакансии в DCS

Вакансии

Senior / Lead QA Engineer