Senior QA Engineer

ABOUT THE ROLE

Продукт Job Architecture от Beamery использует AI для генерации структурированных профилей ролей, включая навыки, задачи, уровни владения, человеческое агентство и приоритеты, в масштабах некоторых из крупнейших предприятий мира. Эти результаты напрямую попадают в платформы талантов наших клиентов, поэтому точность и согласованность важны во всём, что мы предоставляем.

В роли Senior QA Engineer вы будете тем, кто проверяет и улучшает качество выводов архитектуры вакансий, которые мы создаём. Вы будете тесно сотрудничать с командами Data Science и Professional Services, чтобы просматривать данные, сгенерированные AI, выявлять проблемы, исправлять ошибки и обеспечивать точную и своевременную доставку каждого проекта.

Это отличная роль для человека, который любит работать с данными, использовать AI‑агентные инструменты (например, Claude), обладает острым глазом к деталям. Вы также поможете построить и задокументировать процессы QA, поэтому у вас будет реальное влияние на то, как всё делается.

What will you do as a Senior QA Engineer at Beamery?

Review and improve AI-generated outputs

• Проверять профили ролей, сгенерированные AI, в соответствии с нашими стандартами качества, оценивая навыки, уровни владения и приоритеты, чтобы убедиться в их точности и согласованности.
• Выявлять ошибки, пробелы или несоответствия в данных и исправлять их, поддерживая целостность общей структуры.
• Сотрудничать с командой Professional Services для управления этапом QA каждого проекта, обеспечивая соблюдение сроков и согласованных графиков.
• Проверять Taxonomies Beamery и обеспечивать точность Skills, Tasks и названий ролей.
• Использовать AI‑агентные инструменты, такие как Claude, для проверки вывода и внедрять детерминированный агентный поток для ускорения и масштабирования QA‑деятельности Beamery.
• Помечать всё, что требует решения до подписания, и чётко сообщать о внесённых изменениях и их причинах.

Collaborate with Data Science

• Работать с командой Data Science над определением, внедрением и отслеживанием метрик QA для повышения качества вывода AI.
• Вести чёткую запись найденных проблем, их причин, частоты и вероятных факторов, чтобы команда Data Science могла улучшать AI‑конвейер.
• Помогать тестировать обновления конвейера между проектами, проверяя, что исправления работают как ожидается и не вызывают новых проблем.
• Превращать результаты QA в простые рекомендации, которые команда может реализовать.

Help build our QA processes

• Писать и поддерживать документацию наших QA‑рабочих процессов, чтобы новые члены команды могли быстро вникнуть.
• Выявлять пробелы в текущих проверках качества и предлагать улучшения, будь то добавление новых этапов ревью, уточнение методов измерения качества или обновление критериев «хорошо».
• Помогать формировать стандарты качества по мере развития продукта и потребностей клиентов.

Who are we looking for?

• Опыт (3+ years) в QA, анализе данных или аналогичной роли, где важны внимание к деталям и точность данных. Считаются стажировки и годы практики.
• Опыт (1+ years) в использовании Agentic инструментов для QA.
• Базовые знания в Agentic технологиях.
• Острый глаз к деталям, вы тот человек, который замечает несоответствия, упущенные другими.
• Аналитический склад ума: когда что‑то выглядит неправильно, вы не просто исправляете, а хотите понять причину, чтобы это не повторилось.
• Хорошие организационные навыки, вы умеете управлять своей работой по нескольким проектам одновременно, не упуская детали.
• Чёткая коммуникация, вы можете объяснить, что нашли и что изменили, как техническим, так и нетехническим людям, в письменной форме и в разговоре.
• Комфорт в условиях неопределённости, некоторые наши процессы ещё формируются, и вы готовы помогать их формировать, а не ждать готового руководства.

Это не чек‑лист требований, не переживайте, если вы не отметили каждый пункт. Мы всё равно будем рады вашему отклику.

Nice to have

• Любой опыт работы с AI‑сгенерированным контентом, выводами NLP или системами таксономии/классификации.
• Интерес к HR‑технологиям, управлению талантами или тому, как организации рассматривают навыки и роли.
• Опыт определения того, как выглядит «хорошо» для данных, например, написание критериев приёмки или метрик качества.
• Вы помогали создавать процесс или рабочий поток с нуля, даже неформально.

Why this role?

Это ранний найм в растущей команде. Как первый QA Analyst, сосредоточенный на архитектуре вакансий в Beamery, вы будете оказывать реальное влияние на то, как определяется и поддерживается качество продукта. Вы будете находиться на стыке Data Science и доставки клиентам, и ваша работа напрямую формирует выводы, на которые полагаются корпоративные клиенты.

Если вам важно доводить детали до совершенства, работать с AI‑продуктами и вы ищете роль, где можно расти и оставить ранний след, мы будем рады пообщаться.

Beamery is for Everybody. Diversity and open expression are fundamental to us. We acknowledge the challenges in our industry and strive to develop an inclusive culture where everybody can contribute. We are dedicated to creating an inclusive environment for everyone, regardless of ethnicity, religion, color, sexual orientation, gender identity, race, national origin, age, disability status, or caregiver status. If, for whatever reason, you need us to make reasonable adjustments and adaptations to our recruitment process, please emailaccommodations@beamery.com

Visit ourDiversity, Equality and Inclusion pageto learn more about progress and commitments.