Strong Middle AI-Native SDET

Мы ищем опытного Strong Middle AI-Native SDET

Mercury Development — компания, специализирующаяся на разработке программного обеспечения и создании индивидуальных решений для американских компаний: от крупных предприятий до быстрорастущих технологических стартапов. Нашими приложениями пользуются более 50 миллионов человек по всему миру. Многие из наших продуктов были представлены в App Store и получили освещение в таких изданиях, как TechCrunch, Engadget и Gizmodo.

Наша международная команда насчитывает более 500 талантливых специалистов, работающих над широким спектром сложных проектов.

Мы ищем Strong Middle AI-Native SDET, который использует AI-агентов на каждом этапе работы над задачей: от анализа требований и проектирования тестов до анализа сбоев и обеспечения стабильного прохождения тестов в CI. Роль охватывает веб- и мобильные приложения, API, тестовые данные и CI.

Уровень позиции

Вы будете самостоятельно отвечать за задачи по автоматизации тестирования в рамках существующего проекта: разбираться в требованиях, изучать код и совместно с AI-агентом рассматривать варианты решений, реализовывать проверки и добиваться их стабильного выполнения в CI.

Результаты работы агента необходимо проверять так же тщательно, как и собственный код. Более масштабные изменения архитектуры тестирования будут обсуждаться с командой.

Чем предстоит заниматься

• Проектировать и разрабатывать API-, UI- и E2E-тесты для веб- и мобильных приложений.

• Использовать AI-агентов для анализа кода, разработки и рефакторинга тестов, подготовки тестовых данных, диагностики сбоев и работы с CI.

• Самостоятельно выбирать подходящий уровень проверки для каждой задачи и согласовывать спорные решения с командой.

• Улучшать существующую архитектуру тестирования с помощью небольших, понятных и проверяемых изменений.

• Работать с тестовыми данными, CI, отчётами о тестировании и артефактами запусков.

• Исследовать причины сбоев, устранять источники нестабильности и поддерживать актуальность тестового покрытия по мере изменения продукта.

• Участвовать в код-ревью и делиться найденными решениями с командой.

Что для нас важно

• Практический опыт использования AI-агентов в разработке или автоматизации: умение ставить задачи, предоставлять необходимый контекст и ограничения, контролировать выполнение и проверять результаты.

• Коммерческий опыт автоматизации тестирования, включая примеры задач, которые вы самостоятельно довели до регулярного выполнения в CI.

• Уверенные навыки программирования на TypeScript/JavaScript или Python. Хорошее знание хотя бы одного из этих языков обязательно.

• Практический опыт работы с UI/E2E-фреймворками и автоматизацией API-тестирования.

• Понимание того, какой уровень тестирования (API, UI или E2E) лучше подходит для автоматизации конкретной проверки, и умение обосновать свой выбор.

• Опыт автоматизации React Native-приложений с помощью Detox, нативных iOS/Android-приложений с помощью XCUITest/Espresso или приложений на Flutter с помощью Maestro/Patrol.

• Опыт работы с Git и CI/CD, умение диагностировать проблемы на основе кода, логов, отчётов и артефактов.

• Умение разбираться в существующем проекте и его архитектуре тестирования, декомпозировать задачи и своевременно сообщать о рисках или нехватке контекста.

• Способность самостоятельно проверять изменения с помощью сборок и целевых запусков тестов, а также подготавливать их к код-ревью.

• Технический английский на уровне, достаточном для чтения требований, документации и кода.

ИИ как рабочий инструмент

AI-агенты интегрированы в наши повседневные рабочие процессы. Мы используем их для изучения кода, разработки и поддержки тестов, подготовки данных, анализа логов и CI, а также обновления документации.

Для нас подход AI-native — это не просто генерация фрагмента кода по запросу. Важно уметь декомпозировать задачу, предоставлять агенту необходимый контекст, корректировать его работу и проверять изменения с помощью ревью, сборок и тестовых запусков.

Технологический стек

• AI-инструменты: Codex, Claude Code, Copilot/Cursor и интеграции MCP.

• Остальной стек зависит от проекта: TypeScript/JavaScript, Python, Playwright, Detox, Appium, Patrol, Pytest, GitLab CI/CD, Docker, Allure, REST API, SQL, AWS.

Будет преимуществом

• Опыт настройки рабочих процессов AI-агентов: проектных инструкций, навыков (skills), интеграций MCP, вспомогательных скриптов и механизмов контроля качества (quality gates).

• Опыт организации параллельных запусков, изоляции данных и создания фабрик тестовых аккаунтов.

• Опыт нагрузочного тестирования или визуального регрессионного тестирования.

• Опыт работы с сервисами AWS в тестовых окружениях.

Мы заботимся о вашем комфорте

Поэтому мы уделяем внимание тому, что важно для вас — как на работе, так и за её пределами.

• Гибкий график работы.

• Чётко выстроенные рабочие процессы.

• Компенсация медицинской страховки.

• Курсы для повышения квалификации.

• Компенсация расходов на коворкинг.

• Внутренние занятия английским языком.

• Возможность выступать на IT-мероприятиях.