Manual QA Engineer
Описание
Bulltrade — это компания, создающая игровые сервисы в мирах разных видеоигр. Наша цель — предоставлять игрокам дополнительные возможности вне игровых клиентов с лучшим пользовательским опытом и сопровождением на рынке. Мы ищем QA инженера, который умеет глубоко разбираться в продукте, держать под контролем качество на всех этапах и не боится копаться и в UI, и в API, и в логах. Требования: 3+ лет в продуктовой команде (Web, клиент-серверная архитектура). Теория тестирования: техники тест-дизайна (эквивалентные классы, граничные значения, pairwise/комбинаторика), исследовательское тестирование (туры, чартеры, чек-листы «на лету»). Web — UI: уверенные HTML/CSS, базовый JS, DevTools, кросс-браузерность/адаптивность, локализация (L10n), интернационализация (i18n). Backend/API: REST, Postman/Swagger (коллекции, окружения), проверка статусов, заголовков, кук, кеширования, авторизации (OAuth2/JWT). Владение снифферами/проксирование трафика: Charles, Fiddler, Browser DevTools (Network). SQL: SELECT/INSERT/UPDATE/DELETE, JOIN, агрегаты; Опыт в построение стратегии тестирования, планирование работ, формирование регресса; Грамотное составление баг-репортов: корректное описание шагов, ожидание/факт, окружение, логи, артефакты. Грамотное ведение и актуализация документации: написание и поддержка тест-кейсов, чек-листов, регрессионной модели; обеспечение актуальности и полноты. Опыт работы с требованиями: участие в их формировании на этапе обсуждения, умение выявлять бизнес-нюансы и устранять «серые зоны». Навык предвосхищать изменения: выявлять скрытые зависимости и побочные эффекты, обеспечивая покрытие будущих изменений. Умение формировать пул тест-кейсов для автоматизации, оценивать ROI от автотестов, грамотно ставить задачи автоматизатору. Логи и метрики: работа с Grafana, Sentry; базовое понимание Prometheus. Опыт работы в высоконагруженных системах (очереди, кэш, CDN, ограничения/риски). Навыки работы с фича-флагами и конфигурационными свитчами. Будет плюсом опыт автоматизации: Python + pytest: фикстуры, параметризация, маркировки, генерация данных, конфигурация через conftest.py. Playwright/Selenium: стабильные локаторы (data-test), продуманные ожидания, перехват сети/mocking, работа с cookies/storage, параллельные прогоны. Структура проектов: Page Object Model (POM), Screenplay, разбиение тестов по уровням (UI/API). Отчётность и аналитика: интеграция Allure/TMS (Test IT), вложения (скриншоты, логи, HAR), метрики покрытия. Git: branch/commit/rebase/merge. CI/CD (GitLab CI): запуск тестов в пайплайнах, использование артефактов, параллельные прогоны, запуск на разных окружениях. Docker: запуск сервисов, работа с .env, написание простых dockerfile для автотестов. Моки и стабы: опыт работы с test doubles (mock, stub, fake, dummy), подмена сервисов в автотестах. API-тесты в автоматизации: автогенерация данных, авторизация (OAuth2/JWT). Оптимизация регресса: опыт приоритизации, шардинга и оптимизации времени прогона тестов. Мы предлагаем: Полностью удалённый формат из любой точки мира. Работу над международным продуктом с миллионами пользователей. Минимум бюрократии и максимум возможностей влиять на результат.