Шукаємо Middle Strong Automation QA Engineer з 3+ років досвіду на ізраїльський проєкт (платформа по аналітиці фруктів). Передбачається фул тайм співпраця. Англійська: Upper-Intermediate (та вище).
Основні вимоги: — 3+ років комерційного досвіду на посаді Automation QA Engineer; — Досвід створення автотестів для оцінки якості/цілісності даних (data quality/integrity); — Досвід роботи з Playwright, Сypress, Selenium або аналогами для UI тестів; — Досвід автоматизації перевірки даних за допомогою Python(pytest); — Знання TypeScript, JavaScript для UI тестів; — Досвід роботи з SQL для data validation; — Знання фреймворків якості даних (Great Expectations/Deequ concepts); — Досвід з Postman/Newman для API тестування; — Досвід роботи з PACT-style для contract тестування; — Вміння інтегрувати data tests в CI/CD для оцінки показників якості (Docker/Kubernetes); — Рівень англійської — Upper-Intermediate та вище. — Особисті якості: проактивність, комунікабельність, організованість, дисциплінованість, вміння працювати в команді.
Буде плюсом: — Досвід роботи з Azure or AWS; — Досвід роботи з GraphQL/GraphAPI; — Профільна ІТ освіта (Комп’ютерна інженерія, Комп’ютерні науки і суміжні з ними); — Досвід роботи в Scrum середовищі.
Ми пропонуємо: — Гібридний формат роботи(фул ремоут/офіс/гібрид); — Повний бухгалтерський супровід; — Професійний розвиток (доступ до платформи з навчальними курсами, проведення внутрішніх презентацій на професійну тематику); — 18 днів 100 % оплачуваної відпустки; — 10 днів 100% оплачуваних лікарняних; — Безкоштовні заняття з англійської мови; — Корпоративне медичне страхування.
Про проєкт: Країна: Ізраїль
Клієнт — міжнародна AgriTech-компанія, що спеціалізується на селекції та розробці інноваційного насіння овочів для глобального ринку.
Платформа — проводить аналітику по фруктах. Зараз проєкт знаходиться на стадії MVP. Стек: Вибір бажаного фреймворку можна визначати самостійно.
Обов’язки на проєкті: — Написання автотестів за допомогою Playwright, Cypress або аналогів для оцінки якості/цілісності даних (data quality/integrity) та інтерфейсу користувача (UI); — Визначення та впровадження критеріїв якості даних; — Автоматизація перевірок даних за допомогою Python/SQL; — Створення API-тестів (REST/GraphQL/GraphAPI); — Проведення мануального тестування; — Перевірка тасок; — Аналіз та підтримка існуючих тестів; — Взаємодіяти з командою та клієнтом (Scrum мітинги).
Організація робочих процесів: — Графік роботи: гнучкий, але потрібно брати участь у всіх командних мітингах.