QA Automation (python) for Data Engineering Team
Міжнародна компанія в пошуку AQA в команду Data Engineering.

✔️Про проект: у компанії продовжують розробляти та вдосконалювати продукт – платформу Cloud Native SAAS B2B, працюють з провайдерами хмарного хостингу. На проекті – реактивна мікросервісна архітектура.

✔️Склад команди: загалом працює 60+ осіб, по 4-6 осіб в кожній команді, керованих лідом:
- 3 команди Scala;
- 1 команда Node JS;
- 1 команда розробки даних;
- 1 команда бізнес-аналітиків;
- 1 команда DevOps;
- Цілодобова підтримка L2/L3;
- 1 команда QA (з інженером QA в кожній команді).

✔️Гібридний формат роботи у Києві (2 дні в офісі\3 віддалено). Також розглядають спеціалістів на дистанційну роботу з інших міст. Графік роботи: 9:00 – 18:00 або 10:00 – 19:00.

✔️Пропонують:
- допомогу при оформленні ФОП, також повний супровід (за бажанням кандидата);
- медичну страховку;
- курси англійської мови для різних рівнів + Speaking Club 1 раз на тиждень;
- оплачувану відпустку 20 робочих днів;
- оплачений лікарняний 10 днів;
- оплачувані обіди в офісі.

✔️Основні вимоги: досвід написання автотестів на Python, SQL\NoSQL.
Буде плюсом: досвід роботи із Docker.

Більше деталей:

Requirements:
- experience working as QA Engineer;
- experience in Test Automation;
- good knowledge of Python;
- experience with databases (basic SQL knowledge);
- knowledge of software development process, testing lifecycle understanding;
- experience in creating and supporting testing documentation (test case, bug report, test plan);
- strong knowledge of software testing theory.

Nice to have
- experience of working with docker;
- strong knowledge of software testing theory;
- understanding of Agile and Scrum methodology.

Responsibilities:
- develop features and functionality matching the specification in the agreed quality;
- perform regression testing;
- develop automated scripts based on manual test cases or requirements;
- manual test cases creation and execution (if necessary);
- python stack for developing microservices (FastAPI, Faust);
- PostgreSQL, Elasticsearch, Redis, Clickhouse for persistent storage;
- Tableau, Metabase.
ITExpert