QA Engineer Python
⚲ Warszawa
17 000 - 20 000 PLN netto (B2B)
Wymagania
- min. 3 lata doświadczenia w QA, w tym 1+ rok w automatyzacji testów API na systemach produkcyjnych
- praktyczna znajomość Python, pytest i fixtures oraz tworzenia i utrzymywania kodu testowego
- praktyczna znajomość contract testingu z Pact (consumer-driven contracts)
- doświadczenie w testowaniu bezpieczeństwa API (authorization boundaries, token handling, malformed/hostile input)
- doświadczenie w testowaniu rozwiązań AI/LLM (datasets, golden sets, quality metrics, prompt engineering, ocena regresji, hallucinations, prompt injection)
- doświadczenie w testowaniu API z Postman i Swagger/OpenAPI oraz znajomość HTTP, REST, JSON
- doświadczenie w pracy z produktami mobilnymi Android/iOS
- bardzo dobra znajomość języka angielskiego (min. C1)
Opis stanowiska
Connectis rekrutuje do projektu dla amerykańskiego producenta sprzętu fitness — chodzi o platformę treningową nowej generacji integrującą AI, dane z urządzeń wearable i spersonalizowane plany zdrowotne. Rola jest mocno techniczna: projektowanie podejść testowych dla niedeterministycznych wyników AI, contract testing, testy bezpieczeństwa API oraz automatyzacja testów mobilnych E2E i API w Pythonie. To oferta dla kogoś, kto ma już doświadczenie w testowaniu systemów AI/LLM (golden sets, prompt engineering, ocena halucynacji) i chce pracować w modelu projektowym z rozliczeniem za deliverables. Wymagany bardzo dobry angielski (C1) ze względu na współpracę z zespołem QA po stronie klienta.
🔍 Dekoder Ogłoszenia
🔴
Wspólnie z naszym Partnerem, amerykańskim producentem sprzętu fitness, poszukujemy osoby do świadczenia usług jako QA Engineer (Python).
Może to oznaczać pracę w modelu B2B (kontrakt B2B) zamiast umowy o pracę, z potencjalnie mniejszymi benefitami i większą odpowiedzialnością za własne podatki i składki.
🔴
Projekt dotyczy budowy zaawansowanej platformy treningowej nowej generacji, integrującej sztuczną inteligencję, dane z urządzeń wearable oraz spersonalizowane plany zdrowotne.
Praca nad nowym, potencjalnie niedookreślonym produktem może oznaczać częste zmiany wymagań, niepewność co do kierunku rozwoju i konieczność szybkiego adaptowania się do nowych technologii.
🔴
Śledzenie i raportowanie metryk jakości (pokrycie, escape rate, flake rate, czas trwania suit) oraz współpraca przy triaż incydentów jakościowych z zespołem QA po stronie klienta.
Oznacza to dużą odpowiedzialność za monitorowanie problemów i potencjalnie konieczność pracy w godzinach, gdy zespół klienta jest aktywny, co może wykraczać poza standardowe godziny pracy.
🔴
Projektowanie podejść testowych dla niedeterministycznych wyników AI, asercje na schematach i kontraktach, sprawdzanie inwariantów oraz ewaluacja na golden setach.
Testowanie systemów opartych na AI jest złożone i wymaga zaawansowanych technik, co może oznaczać trudności w osiągnięciu stabilnych i powtarzalnych wyników testów.
🔴
Integrowanie suit testowych z pipeline'ami CI/CD jako bramki jakości dla wydań, w tym uruchamianie testów cross-device na iOS i Android.
Wymaga to nie tylko pisania testów, ale także ich integracji z procesami deweloperskimi, co może oznaczać konieczność rozwiązywania problemów z infrastrukturą CI/CD i środowiskami testowymi.