инженер по тестированию (auto)

Создают интеллектуальную экосистему для видеоаналитики, которая состоит из встраиваемых устройств (камер) и высоконагруженной облачной платформы. Камеры выступают глазами и периферийной нервной системой, а платформа — мозгом, обрабатывающим потоки с тысяч устройств в реальном времени с применением машинного обучения. Качество и надежность всей системы — ключевой приоритет.

• Проектировать стратегии тестирования микросервисной платформы, обеспечивающие качество обработки, хранения и получения данных с камер;
• Диагностировать проблемы системы обработки видеоданных, анализировать работу драйверов видеоматрицы (V4L2), низкоуровневые пакеты данных, процессы кодирования видеопотока и стриминга (RTSP);
• Проводить функциональное тестирование API платформы видеонаблюдения (gRPC, REST) и функциональностей: приёма, обработки (включая обработку посредством ML-пайплайнов), хранения и получения видеопотоков и их метаданных;
• Проводить нефункциональное нагрузочное тестирование с использованием внутреннего решения на базе Yandex.Tank, анализируя сетевую стабильность, поведение системы под нагрузкой и при отказах;
• Автоматизировать (на языке Go) регрессионное тестирование на разных уровнях стека, включая разработку bash-скриптов, работу с Docker-образами и интеграцию в CI-систему GitLab, а также вести и поддерживать тестовую документацию в TMS;
• Активно взаимодействовать с командами embedded-разработки;
• Участвовать в планировании и улучшении процессов разработки для повышения качества продукта.

• Опыт работы SDET-инженером от 3 лет, желательно в сфере видеотехнологий или высоконагруженных бэкенд-систем;
• Базовое понимание принципов embedded-разработки и тестирования (работа с железом, прошивками, сетевыми протоколами);
• Понимание принципов разработки и тестирования микросервисных архитектур (REST/gRPC, Kafka, БД);
• Опыт написания автотестов на одном из языков Go, C++, Python, Java, C#;
• Навыки работы с инструментами CI/CD (GitLab CI/Jenkins), Docker, TMS (Allure, TestIt и т.д.);
• Опыт работы с Unix-like системами (Linux), уверенное использование командной строки;
• Опыт нагрузочного тестирования (k6, locust, jmeter, Yandex.Tank);
• Опыт анализа сетевого трафика и отладки с использованием сетевых снифферов или прокси-инструментов (Wireshark, Charles, mitmproxy);
• Сильные аналитические навыки, умение декомпозировать сложные сквозные сценарии;
• Отличные коммуникативные навыки и способность работать в кросс-функциональной команде;
• Будет плюсом понимание ML-пайплайнов и метрик качества моделей (precision, recall, latency), опыт тестирования в IoT- или видеонаблюдательных проектах, базовое понимание работы с видео: кодеки (H.264/H.265), контейнеры, стриминговые протоколы (RTSP, WebRTC).

• Условий в вакансии нет