Если вы раньше входили через Google, сбросьте пароль для своей Gmail-почты через кнопку «Забыли пароль?» на экране входа. Затем войдите по email и новому паролю.
Если аккаунта ещё нет, зарегистрируйтесь с Gmail-почтой — после подтверждения почты мы предложим задать пароль.
Что нового
Загружаю обновления...
Что нового
Загружаю обновления...
Работа найдется быстрее с подпискойКандидат найдётся быстрее с подпиской
Чтобы адаптировать резюме под вакансию или составить сопроводительное письмо, загрузите резюме
описание
Сбер разрабатывает AI-инструменты, LLM-платформу и автоматизацию на базе ИИ. Команда создаёт AI-продукты, где качество оценивается не только классическим функциональным тестированием, но и анализом ответов LLM и устойчивости промптов.
задачи
Проводить функциональное и регрессионное тестирование продуктов с LLM-компонентами, веб-интерфейсов, API и интеграций;
Разрабатывать и поддерживать наборы тестовых сценариев для оценки качества ответов моделей;
Тестировать промпты на устойчивость к перефразированию, граничным случаям, инъекциям и джейлбрейкам;
Оценивать ответы LLM по точности, полноте, галлюцинациям и соответствию формату;
Анализировать недетерминированное поведение, воспроизводить плавающие дефекты и статистически оценивать стабильность;
Автоматизировать рутинные проверки на Python и pytest;
Тестировать API-интеграции с LLM-провайдерами, включая лимиты, повторные запросы, обработку ошибок и потоковую передачу;
Вести тестовую документацию и баг-репорты;
Участвовать в приёмке функций;
Взаимодействовать с разработчиками и ML-инженерами при разборе дефектов.
требования
Опыт в тестировании от 3 лет;
Практический опыт работы с AI-инструментами ChatGPT, Claude, Copilot и аналогами;
Понимание основ промпт-инжиниринга, включая структуру промпта, few-shot, chain-of-thought, sdd и работу с системными промптами;
Уверенное тестирование API с использованием Postman, curl или HTTP-клиентов;
Умение читать JSON и понимание REST;
Понимание специфики LLM: недетерминированности, галлюцинаций, ограничений контекста, температуры и параметров генерации;
Базовое знание Python для автотестирования, pytest и requests;
Понимание структуры тестового проекта, фикстур и ассертов;
Умение писать чёткие баг-репорты и тест-кейсы с воспроизводимыми условиями;
Будет плюсом продвинутая автоматизация UI с Playwright или Selenium, опыт построения фреймворков с нуля, опыт построения LLM-evaluation пайплайнов с promptfoo, LangSmith, Ragas или собственными фреймворками, понимание RAG-архитектур и векторного поиска, опыт тестирования безопасности LLM, английский на уровне чтения технической документации и выше.
условия
Комфортный современный офис рядом с м. Кутузовская;
Ежегодный пересмотр зарплаты;
Корпоративный спортзал и зоны отдыха;
Более 400 образовательных программ СберУниверситета для профессионального и карьерного развития;
Программа адаптации и помощь руководителя на старте для Junior-позиций;
Расширенный ДМС, льготное страхование для семьи и корпоративная пенсионная программа;
Льготный дисконт по ипотечному кредиту, равный 1/3 ключевой ставки ЦБ;
Подписка СберПрайм с возможностью совместного использования на трёх близких;
Вознаграждение за рекомендацию друзей в команду Сбера.