QA Инженер Auto MLOps: тесты, CI/CD, ML/AI

Selecty; United States; Remote; USD 39,000 - 42,000; Full time

Benefits offered by this job

ДМС со стоматологией

Компенсация фитнеса

Скидки на обучение, кино и Skyeng

Индексация зарплаты

Job summary

Selecty ищет тестировщика платформы MLOps для обеспечения качества процессов подготовки и запуска рабочих нагрузок, анализа итогов тестирования и подготовки документации. В задачи входит автоматизация регрессионных и интеграционных тестов, проверка взаимодействий API и сервисов, а также участие в релизном цикле и улучшении процессов обеспечения качества.

Требуется базовое понимание Linux, SQL, Git, CI/CD, контейнеров и ML-данных; плюсом будет опыт Kubernetes и Docker.

Qualifications

• Понимание видов тестирования и умение составлять тестовые сценарии
• Опыт или готовность развиваться в автоматизации тестирования
• Понимание API и интеграций между сервисами
• Интерес к Linux, логам, SQL, Git, CI/CD и контейнерам
• Базовое понимание жизненного цикла ML-моделей и данных
• Понимание принципов CI/CD и автоматизированных точек качества
• Умение работать с сложными системами и анализировать сквозные сценарии
• Готовность брать ответственность за качество релизов

Responsibilities

• Проводить функциональное, интеграционное и регрессионное тестирование платформы
• Проверять сквозные сценарии MLOps от подготовки нагрузки до результата
• Тестировать взаимодействие компонентов, API, сервисов и инфраструктуры
• Анализировать результаты тестирования, находить дефекты и помогать разработчикам
• Подготавливать тестовую документацию, чек-листы и сценарии
• Развивать стратегию тестирования и регрессионные проверки
• Интегрировать автоматизированные проверки в CI/CD
• Участвовать в подготовке релизов и критериев готовности

Skills

Тестирование ПО

Автоматизация тестирования

API и интеграции

Linux

SQL

CI/CD

Контейнеры

Kubernetes

Docker

Tools

Kubernetes

Docker

Job description

Selecty ищет тестировщика платформы MLOps для обеспечения качества процессов подготовки и запуска рабочих нагрузок, анализа итогов тестирования и подготовки документации. В задачи входит автоматизация регрессионных и интеграционных тестов, проверка взаимодействий API и сервисов, а также участие в релизном цикле и улучшении процессов обеспечения качества.

Требуется базовое понимание Linux, SQL, Git, CI/CD, контейнеров и ML-данных; плюсом будет опыт Kubernetes и Docker.