QA инженер КШ

Разбор требований и тестовые сценарии:

- Доскональный разбор ТЗ и системных требований для перевода каждого требования в проверяемый тестовый сценарий;

- Разработка и поддержка каталога тестовых кейсов с привязкой к методам верификации;

- Формирование сценариев для сложных и граничных случаев: окклюзии, нестандартная выкладка, изменение освещения, edge-кейсы по весовой продукции в т.ч. фруктам и овощам.

Автоматизация тестирования:

- Проектирование test harness для CV-пайплайна: подмена/инъекция видеопотока вместо живых камер (video replay), воспроизводимые тестовые прогоны;

- Разработка процессов сопоставления выхода системы с целевой (ground truth) разметкой: расчёт метрик (mAP, Recall@K, MOTA/IDF1, accuracy по ФРОВ) на регулярной, а не разовой основе;

- Выстраивание с подрядчиками единых процессов автотестирования: формат тестовых датасетов, регулярность прогонов, критерии прохождения/провала;

- Сбор и организация данных для тестовых наборов: координация со сбором сцен в пилотных магазинах, версионирование тестовых датасетов.

Натурные испытания:

- Сопровождение натурных тестов в пилотных магазинах: подготовка сценариев, координация с подрядчиком и магазином, фиксация результатов;

- Участие в приёмочных этапах: FAT/SAT/OAT, формирование протоколов и актов по результатам с привязкой к конкретным SR;

- Разбор расхождений между лабораторными и натурными результатами (деградация на реальных сценах, дрейф данных).

Коммуникация с CV-лидом:

- Готовить сводки по статусу верификации: что протестировано, что проваливается, какие требования под риском;

- Предлагать доработку тестовых сценариев и требований на основе найденных пробелов в ТЗ.

- Опыт тестирования ML/CV-систем или сложных программно-аппаратных комплексов (не только классический software QA);

- Понимание метрик качества CV-задач: детекция/трекинг/распознавание (mAP, Recall@K, MOTA/IDF1 и аналоги);

- Опыт работы с видеопотоками: понимание RTSP/ONVIF, инструментов для записи/воспроизведения/инъекции видео (GStreamer, FFmpeg или аналоги);

- Умение писать автоматизированные тестовые пайплайны на Python: обработка данных, сравнение результатов с ground truth, отчётность;

- Опыт работы с требованиями: чтение и декомпозиция технических заданий, трассируемость требование → тест → результат;

- Готовность к выездам в пилотные магазины для сопровождения натурных тестов;

- Внимательность к деталям и системное мышление — способность увидеть пробел между тем, что написано в ТЗ, и тем, что реально проверяется.

Будет преимуществом:

- Опыт в systems engineering / V&V методологии;

- Опыт работы с CVAT/Label Studio для подготовки и контроля ground truth разметки;

- Опыт приёмки решений от внешних подрядчиков;

- Опыт в retail/FMCG CV-проектах;

- Понимание edge-инфраструктуры (Jetson, PoE-камеры, edge-узлы в магазине).

Инструменты и технологии:

- Software: Python, Git, Docker, CVAT/Label Studio, GitLab CI;

- Видео и данные: GStreamer/FFmpeg, RTSP/ONVIF;

- Метрики и анализ: pandas, numpy, стандартные CV-метрики (mAP, MOTA/IDF1).

Образование:

- Высшее техническое или ИТ-образование.

- ​​​​​Работа в аккредитованной IT-компании;

- Гибридный формат работы;

- Официальное оформление с первого дня работы и поддержка куратора во время адаптации;

- Прозрачная система развития: понятные грейды, внутреннее и внешнее обучение, индивидуальные планы развития и матрицы компетенций;

- Экологичная культура и адекватные руководители;

- Компенсация затрат на медицинские услуги, ментальное благополучие, спорт, тимбилдинги и использование AI-помощников;

- Бонус 15% с покупок во ВкусВилл;

- Социальная ответственность: поощряем донорство, оказываем материальную помощь при рождении ребёнка;

- Партнерская программа «Зелёный свет»: за рекомендации знакомых специалистов можно получить до 50 000 руб.