Senior/Lead QA Engineer (AI/LLM Products)
Описание
Мы разрабатываем AI-инструменты / LLM-платформу / автоматизацию на базе ИИ. Ищем QA-инженера, который будет отвечать за качество наших AI-продуктов: от классического функционального тестирования до оценки качества ответов LLM и устойчивости промптов. Тестирование AI-систем отличается от классического: результат недетерминирован, «правильный ответ» не всегда один, а баг может проявляться в 1 случае из 20. Нам нужен человек, которому интересно работать именно с этой спецификой. Чем предстоит заниматься: функциональное и регрессионное тестирование продуктов с LLM-компонентами (веб-интерфейсы, API, интеграции) разработка и поддержка наборов тестовых сценариев для оценки качества ответов моделей (evaluation datasets, golden sets) тестирование промптов: проверка устойчивости к перефразированию, edge-кейсам, инъекциям и джейлбрейкам оценка ответов LLM по критериям: точность, полнота, галлюцинации, соответствие формату (structured output / JSON schema) анализ недетерминированного поведения: воспроизведение плавающих дефектов, статистическая оценка стабильности автоматизация рутинных проверок на Python (pytest): smoke-тесты API, прогоны evaluation-сценариев, скрипты для массовой проверки ответов модели тестирование API-интеграций с LLM-провайдерами лимиты, ретраи, обработка ошибок, стриминг ведение тестовой документации, баг-репортов, участие в приёмке фич взаимодействие с разработчиками и ML-инженерами при разборе дефектов. От кандидатов ждем: опыт в тестировании от 5 лет (ручное + автоматизация) практический опыт работы с AI-инструментами: ChatGPT, Claude, Copilot и аналоги — не на уровне «пробовал», а как рабочий инструмент понимание основ промпт-инжиниринга: структура промпта, few-shot, chain-of-thought, sdd, работа с системными промптами уверенное тестирование API (Postman / curl / HTTP-клиенты), чтение JSON, понимание REST понимание специфики LLM: недетерминированность, галлюцинации, ограничения контекста, температура и параметры генерации python на базовом уровне для автотестирования: умение написать и поддерживать автотесты (pytest / requests / playwright), понимание структуры тестового проекта, работа с фикстурами и ассертами умение писать чёткие баг-репорты и тест-кейсы, включая случаи «модель ответила неправильно» с воспроизводимыми условиями. Будет плюсом: продвинутая автоматизация UI (Playwright / Selenium), опыт построения фреймворков с нуля опыт построения LLM-evaluation пайплайнов (promptfoo, LangSmith, Ragas, собственные фреймворки) понимание RAG-архитектур опыт тестирования безопасности LLM: prompt injection, jailbreaks, утечки данных. Мы предлагаем: офисный формат работы на период испытательного срока, далее возможен гибридный формат ежегодный пересмотр зарплаты корпоративный спортзал и зоны отдыха более 400 образовательных программ СберУниверситета для профессионального и карьерного развития программа адаптации и помощь руководителя на старте (для Junior позиций) расширенный ДМС, льготное страхование для семьи и корпоративная пенсионная программа гибкий дисконт по ипотечному кредиту, равный 1/3 ключевой ставки ЦБ подписка СберПрайм с возможностью совместного использования на трёх близких вознаграждение за рекомендацию друзей в команду Сбера.