QA Engineer
⚲ Warszawa
18 500 - 21 800 PLN netto (B2B) | 15 400 - 18 000 PLN brutto (UoP)
Wymagania
- min. 2 lata doświadczenia w tworzeniu testów automatycznych
- min. 5 lat doświadczenia w testowaniu ogólnie
- rozumienie Javy (testowanie backendu)
- znajomość JavaScript (wewnętrzne narzędzie automatyzacji)
- doświadczenie z MySQL, Postman i Datadog
- umiejętność zarządzania incydentami z balansem między rozwiązaniami krótko- i długoterminowymi
- angielski na poziomie min. B2/C1
Mile widziane
- znajomość Kotlin, Confluence i TestRail oraz doświadczenie w użyciu AI w testowaniu
Opis stanowiska
Rola QA w domenie Retention w LeoVegas — testujesz backend platformy komunikacyjnej i systemu bonusów/loyalności, pracując w płaskiej strukturze zespołu. Odpowiadasz za tworzenie planów testów, przypadki automatyczne i manualne (integracja, regresja, exploratory), debugowanie i raportowanie defektów oraz bieżące wsparcie przy incydentach. To dobra oferta dla osoby samodzielnej, która sama inicjuje działania jakościowe i potrafi łączyć szybkie rozwiązania taktyczne z długofalowymi usprawnieniami. Szczera uwaga: część narzędzi jest wewnętrzna i customowa — trzeba liczyć się z nauką od podstaw i mniej stabilnym wsparciem dokumentacyjnym niż przy gotowych rozwiązaniach.
🔍 Dekoder Ogłoszenia
🔴
flat-structured team
Może oznaczać brak jasnej hierarchii i potencjalnie większą odpowiedzialność za zadania, które normalnie należałyby do innych ról.
🔴
leading light
Sugeruje, że oczekuje się od Ciebie proaktywności i inicjatywy w promowaniu jakości, co może oznaczać potrzebę samodzielnego definiowania procesów.
🔴
quality-first mindset
Choć brzmi pozytywnie, może oznaczać, że nacisk na jakość będzie priorytetem, nawet kosztem terminów lub innych aspektów projektu.
🟡
enriches the player journey
Jest to marketingowy opis funkcjonalności, który nie precyzuje technicznych aspektów ani złożoności tych narzędzi.
🔴
custom-built toolbox
Może oznaczać, że narzędzia są specyficzne dla firmy i wymagają nauki od podstaw, a także mogą być mniej stabilne lub gorzej udokumentowane niż gotowe rozwiązania.