Вы будете проектировать, строить и эксплуатировать систему контроля качества, позволяющую Kooltra выпускать AI‑ускоренный код с уверенностью — в области, где корректность является обязательной. Финансовая инфраструктура не может «быть быстрой и ломать всё». Ваша задача — сделать так, чтобы быстрая работа без поломок стала структурным свойством нашего процесса поставки программного обеспечения, а не вопросом индивидуальной дисциплины.
Проектировать многоуровневую систему контроля качества, охватывающую весь жизненный цикл поставки: property‑based testing, unit и integration testing, contract testing, UI и end‑to‑end testing, CI/CD pipeline gates и наблюдаемость в продакшене Продвигать test‑driven development как дисциплину проектирования во всей инженерной организации — и развивать понятие TDD, когда AI‑агенты пишут всё большую часть кода Внедрять property‑based testing как практику первого класса для нашей финансовой доменной логики, где инварианты (балансы согласованы, события воспроизводятся детерминированно, деньги никогда не создаются и не уничтожаются) важнее, чем примеры Разрабатывать и поддерживать CI/CD pipelines, действующие как структурированные автоматические ворота — каждый merge и deploy проходит проверку, а не «геройскую» ревью Создавать инфраструктуру UI и end‑to‑end тестов, которая постоянно проверяет критические пользовательские сценарии с надёжностью и скоростью, которым инженеры действительно доверяют Определять архитектуру наблюдаемости — метрики, трассировки, структурированные логи, SLO и оповещения — закрывающую цикл от «тест прошёл pipeline» до «поведение в продакшене корректно» Делать контрольные ворота AI‑нативными: системы верификации, проверяющие AI‑сгенерированный код в объёмах и скоростях, характерных для AI‑разработки, и которые сами AI‑агенты могут вызывать, интерпретировать и реагировать на них Устанавливать стандарты, золотые пути и инструменты, делающие хорошо протестированный путь самым лёгким для каждого инженера и каждого AI‑агента на платформе Инструментировать и отчитываться о здоровье поставки — ускользающие дефекты, уровень «флейков», время выполнения, частота провалов изменений, время восстановления — и направлять их в нужное русло Сотрудничать с командами платформы, продукта и комплаенса, чтобы слой верификации поддерживал аудитируемость и наши регуляторные обязательства
Глубокий опыт проектирования архитектуры тестов и систем доставки в корпоративных или B2B SaaS‑окружениях — вы строили системы качества, а не только использовали их Практический опыт работы с property‑based testing (например, jqwik, Kotest property testing, fast‑check, Hypothesis) и чёткое понимание, где он превосходит example‑based testing Подлинная практика test‑driven development и способность обучать, моделировать и масштабировать её как дисциплину проектирования Подтверждённый опыт создания и эксплуатации инфраструктуры UI / end‑to‑end тестов (например, Playwright, Cypress), сохраняющей высокую скорость и отсутствие «флейков» в масштабах Сильный опыт в архитектуре CI/CD — проектирование pipelines как продуктов, с поэтапными воротами, эпhemerальными окружениями и стратегиями развертывания, такими как canary или progressive rollout Экспертиза в наблюдаемости продакшена: метрики, распределённое трассирование, структурированное логирование, SLO и оповещения (например, Prometheus, Grafana, OpenTelemetry, Datadog) Владение Kotlin и TypeScript, либо глубокий опыт работы на JVM с быстрой адаптацией Опыт работы с event‑driven архитектурами (Kafka) и их тестированием — contract testing, replay testing, проверка eventual consistency Практический опыт работы с Kubernetes (EKS) и AWS Подлинный энтузиазм к AI‑ассистированной разработке — и ясное понимание, почему это делает автоматическую верификацию более важной, а не менее Отличные коммуникативные навыки — эта роль меняет работу всей инженерной команды, и это требует влияния, а не только архитектуры
Опыт в финтехе, платежах, FX или казначейских операциях — вы понимаете, почему ошибка округления является инцидентом Опыт создания систем верификации для AI‑сгенерированного кода или оценочных стендов для LLM‑систем Опыт mutation testing и мнения о измерении эффективности тестового набора за пределами покрытия Знакомство с формальными методами (TLA+, model checking) или опыт design‑by‑contract Знакомство с SOC 2 или аналогичными рамками комплаенса — автоматизация доказательств, контроль управления изменениями Опыт построения внутренних платформ для разработчиков, инструментов или золотых путей Вклад в open‑source проекты, связанные с тестированием, CI/CD или инструментами наблюдаемости