Senior Performance QA Engineer – Load & SLOs

Enfint

Greater London

On-site

GBP 70,000 - 120,000

Full time

14 days+

Application generator

A complete application in a minute — tailored resume and cover letter, ready to send.

Get past ATS filters

Benefits offered by this job

Discretionary annual bonus

Private medical insurance

Pension scheme 5% employer

Job summary

Enfint ищет специалиста по производительности для управления и улучшения производительности в распределенной финтех-системе. Вы будете проектировать нагрузочные тесты, внедрять практики производительности и работать с командой для устранения узких мест.

Кандидат должен иметь опыт в тестировании производительности, владение k6, мониторингом в Datadog/Grafana/CloudWatch, и знание TypeScript. Опыт в финтехе будет преимуществом. Вакансия предполагает работу в Лондоне в команде по разработке.

Qualifications

5+ лет опыта в performance-инженерии и ответственность за производительность в сложных системах.
Глубокий опыт тестирования производительности, включая моделирование нагрузки и проведение тестов нагрузки, стресса, продолжительной и пиковая нагрузка.
Практические навыки работы с k6 для построения и запуска тестов производительности.
Навыки мониторинга и наблюдаемости с использованием Datadog, Grafana или CloudWatch.
Сильное владение хотя бы одним языком программирования, в стеке указано TypeScript.
Понимание микросервисной архитектуры и распределённых систем.
Связь CI/CD pipeline.
Желателен опыт в финтехе/регулируемом финансовом секторе и использование ИИ-инструментов.

Responsibilities

Становиться точкой ответственности за производительность с первого дня и внедрять подходы к производительности в план delivery.
Определять пороги, метрики и SLO, включая бюджеты на задержку, ошибок и пропускную способность.
Проектировать и создавать тесты производительности для отдельных сервисов, замещая Downstream-зависимости.
Сопоставлять нагрузку с реальным трафиком производства и выявлять бутылочные горлышки.
Интегрировать тестирование производительности в CI/CD для автоматического контроля регрессий.
Создавать повторно используемые и масштабируемые тесты производительности как код, компоненты и утилиты.
Находить первопричины регрессий по всем слоям стека через логи и трассировку запросов.
Вовлекать стейкхолдеров из инженерии, платформы и продукта для превращения находок в исправления.
Выявлять риски производительности и масштабируемости на ранней стадии и конструктивно оспаривать допущения.