Principal Quality Assurance Engineer – Generative AI & LLM Platforms

Автоматический пересказ вакансии на русском. Полный текст на языке оригинала и форма отклика — на сайте работодателя.

Ведущий QA-инженер в HPE: отвечает за стратегию качества и практическую валидацию enterprise-продуктов на базе генеративного ИИ, LLM, распределённых систем и React-интерфейсов. Сочетает классическое тестирование с экспертизой в оценке AI-моделей.

Задачи

• Определять риск-ориентированные тест-стратегии, quality gates, критерии релиза, трассируемость и измеримые цели для AI, UI, API, cloud и network слоёв
• Оценивать качество моделей: groundedness, безопасность, приватность, устойчивость, tool use, права доступа, восстановление после сбоев, latency и стоимость
• Валидировать React-интерфейсы, веб-стандарты, доступность, безопасность, API, асинхронные процессы и enterprise-интеграции
• Тестировать AWS-развёртывания, распределённые системы, поведение трафика, масштабирование, failover, disaster recovery и неблагоприятные сетевые условия
• Создавать переиспользуемые фреймворки на Python и pytest и выполнять performance, scale, reliability и end-to-end тестирование с интеграцией в CI/CD
• Использовать телеметрию, инциденты и обратную связь пользователей для выявления регрессий, усиления покрытия и улучшения превентивных контролей
• Работать в кросс-функциональных командах, ответственно применять AI-assisted тестирование, менторить инженеров и продвигать общую ответственность за качество

Требования

• Bachelor's или Master's degree в Computer Science, Machine Learning, Artificial Intelligence или смежной дисциплине
• 12+ лет опыта, из них минимум 3 года в lead-роли
• Quality Engineering: enterprise test strategy, автоматизация, quality governance
• Автоматизация: Python, pytest, UI/API тестирование, mocking, диагностика, CI/CD
• Web Testing: React, адаптивный дизайн, доступность, кросс-браузерность, веб-безопасность
• API testing: JMeter, SoapUI, Postman
• GenAI Evaluation: тестирование LLM, groundedness, галлюцинации, безопасность, регрессия, метрики, human review, LangSmith, LangGraph, Langfuse, MCP
• Networking & Protocols: IP clos fabric, EVPN, VXLAN, BGP, MPLS, NETCONF, RESTCONF, gRPC, SNMP, LLDP, симуляторы трафика Ixia, Spirent
• Performance Engineering: performance, scale, functional, integration, E2E, regression, security, accessibility, reliability, compatibility
• Problem-Solving: анализ архитектуры, кросс-слойная отладка, оценка рисков, коммуникация root-cause
• AI quality and observability: опыт с оценкой агентов, prompt regression, сравнением моделей, трейсингом и production-мониторингом
• Performance и resilience: владение API и browser performance testing, cloud-scale resilience, chaos testing
• Security и сложные платформы: знание OWASP-рисков, threat modelling, adversarial validation, тестирование multi-tenant и распределённых enterprise-архитектур
• AWS и мониторинг: знакомство с AI-сервисами, контейнерными платформами и observability-инструментами вроде Datadog
• Релевантные сетевые сертификации и подтверждённое лидерство в автоматизации, cloud quality, performance, security или responsible AI

Условия

• Гибридный формат: в среднем 2 дня в неделю из офиса HPE
• Комплексный пакет льгот для физического, финансового и эмоционального благополучия сотрудника и его близких
• Программы профессионального развития и карьерного роста
• Инклюзивная культура и гибкость в управлении работой и личными потребностями

Навыки

• Python
• pytest
• React
• AWS
• CI/CD
• JMeter
• SoapUI
• Postman
• LangSmith
• LangGraph
• Langfuse
• MCP
• LLM testing
• EVPN
• VXLAN
• BGP
• MPLS
• NETCONF
• RESTCONF
• gRPC
• SNMP
• LLDP
• Ixia
• Spirent
• Datadog
• OWASP
• chaos testing
• accessibility testing
• API testing
• performance testing