Тестировщик Naimus.Ai — АЙФЭЛЛ

Обязанности:

Тестирование ML-модели:

• Проверка точности, полноты и recall модели на различных наборах данных.

• Анализ метрик качества (accuracy, precision, recall, F1-score, AUC-ROC и др.) и понимание, что каждая из них означает в контексте конкретной задачи.

• Проведение A/B тестов разных версий моделей.

• Смещение (Bias) и Дисперсия (Variance): Умение распознавать случаи переобучения (overfitting) и недообучения (underfitting).

• Тестирование на смещенных данных (Bias & Fairness): поиск сценариев, где модель работает несправедливо по отношению к определенным группам (например, по полу, возрасту, расе).

Тестирование данных (Data Testing):

• Проверка качества входных данных: их полноты, консистентности, корректности форматов.

• Валидация данных, используемых для обучения и валидации модели.

Тестирование функциональности AI-фич:

• Проверка корректности и уместности ответов, работы с контекстом.

• Проверка релевантности выданных рекомендаций.

Работа с "Пограничными случаями" (Edge Cases) и "Составлением яда" (Data Poisoning):

• Целенаправленный поиск и создание входных данных, которые могут сломать или обмануть модель (adversarial examples).

• Тестирование модели на данных, сильно отличающихся от обучающей выборки (out-of-distribution data).

• Функциональное тестирование

Базовые знания:

Разработка и поддержка тест-кейсов, чек-листов, тест-планов.

Активное использование техник тест-дизайна для покрытия функциональности.

Качественное оформление баг-репортов с четкими шагами воспроизведения, логами, скриншотами.

Умение декомпозировать сложную проблему на составляющие.

Анализ корневых причин (Root Cause Analysis)

Технические навыки:

Умение работать с системами баг-трекинга (Jira, Bugzilla, Redmine)

Уверенное написание SQL запросов: SELECT, WHERE, JOIN (как минимум INNER и LEFT), GROUP BY, ORDER BY

Инструменты: опыт работы с инструментами тестирования и БД (Postman, Swagger, Kafka, ELK, DevTools, PostgreSQL, MySQL, SQL Server.)

Знание форматов данных: JSON, XML.

Понимание типов API: REST (обязательно), знакомство с GraphQL (будет плюсом).

Базовое понимание одного из языков программирования (Java или JavaScript/Python). Умение прочитать и понять чужой код.

Личные качества:

Внимательность, аналитическое мышление, умение работать в команде

Самостоятельное планирование

Принятие решений

Инициатива

Английский язык: технический уровень для работы с документацией

Опыт работы от 3х лет.

График работы: полный рабочий день, 5/2

Формат работы: удаленная работа

Зарплата: до 160 000 рублей (в зависимости от уровня)

Бонусы: премии за успешное выполнение проектов

Обучение: возможность профессионального роста и обучения

Карьерный рост: перспективы развития до Senior QA Engineer или автоматизатора

Соцпакет: оплачиваемый отпуск и больничный

Дополнительно: корпоративные мероприятия, тимбилдинги, печеньки, дадим штаны