QA Automation (Python) специалист (проект Антиспам)
Требования
Местоположение и тип занятости
Компания
Место встречи лучших
Описание вакансии
Условия работы
Проект Антиспам — это возможность реализовать передовые решения в области машинного обучения и разработки высоконагруженных систем: через нас проходят миллиарды писем и сообщений, которые необходимо обрабатывать, анализировать и делать жизнь наших пользователей ярче и удобнее. Мы выявляем спам, детектим фишинг, защищаем пользователей от взломов в почтовых ящиках.
Задачи:
- поддержка и развитие инфраструктуры автотестов;
- разработка средств автоматизации тестирования;
- интеграционное релизное тестирование, построенный процесс релиза через автотесты.
Требования:
- опыт работы с Linux — лучше всего Centos 7;
- знание Python — нужно уметь писать код и уметь использовать сторонние библиотеки, например для работы с GRPC или WebSocket. Совсем не требуется знать их наизусть, просто надо уметь работать не только с PyTest;
- опыт работы с Git;
- опыт работы с Docker — сборка своих образов, up-down, сеть в контейнерах, docker compose.
Бонусы
- возможность создавать продукты и сервисы, которые меняют к лучшему жизнь миллионов пользователей;
- амбициозные задачи, масштабные проекты и возможности для профессионального роста;
- совместные интересы и увлечения: помогаем раскрывать таланты и отлично проводить свободное время;
- работа в команде профессионалов из разных сфер, которые всегда готовы поделиться опытом;
- программа благополучия: заботимся о здоровье и хорошем самочувствии сотрудников.
Дополнительные инструкции
- Puppet или Ansible — знать, что это такое и уметь составлять манифесты для автоматической раскатки серверов;
- Atop, tcpdump — уметь смотреть вглубь железа и понимать, что происходит на сети;
- Tarantool, Redis, Scylla, MySQL, Postgres — уметь составлять запросы, понимать, чем одна база отличается от другой;
- GitLab, Jenkins — достаточно просто понимать, что это такое. В работе предстоит использовать GitLab CI;
- Hadoop, Kafka — опыт работы с набором для больших данных.