QA professional/ Data Products (Трайб Data office)

Мы платформенная команда, которая строит надёжную и масштабируемую платформу данных, которая становится основой для аналитики, ML/AI и бизнес-экспериментов. Нас выбирают команды, которым нужно быстро проверять аналитические гипотезы, обучать модели в Kubeflow, обрабатывать данные в Spark и хранить их в Hadoop и Greenplum.

Сейчас мы ищем QA professional для формирования экспертизы по тестированию в Трайбе.

Чем предстоит заниматься:

Обеспечение качества дата-продуктов на всех этапах разработки

• Построение и развитие процессов тестирования данных в рамках трайба (ETL / DWH / BI / витрины / API);
• Разработка и поддержка тест-кейсов для проверки корректности трансформаций, расчетов, витрин и отчетности;
• Валидация бизнес-логики и расчетных моделей в дата-пайплайнах;
• Контроль целостности, полноты и консистентности данных между источниками и целевыми слоями.

Процессы QA в контуре разработки

• Встраивание проверок качества в CI/CD пайплайны;
• Автоматизация тестирования данных (SQL / Python);
• Настройка regression testing для ключевых витрин и отчетов;
• Контроль соблюдения Definition of Done с точки зрения качества данных.

Работа с инцидентами и дефектами

• Участие в анализе причин дефектов (root cause analysis);
• Формирование требований к улучшению процессов разработки для снижения повторяемости ошибок;
• Взаимодействие с разработчиками, аналитиками и владельцами продуктов по устранению дефектов.

Метрики и прозрачность качества

• Формирование и мониторинг метрик качества поставки (defect rate, coverage, stability витрин);
• Поддержка процессов приемки дата-продуктов;
• Участие в релизной деятельности.

Что мы ожидаем

• 3–5+ лет опыта в QA, из них не менее 2 лет — в тестировании данных (ETL / DWH / BI);
• Практический опыт написания сложных SQL-запросов и проверки трансформационной логики;
• Опыт автоматизации тестирования данных с использованием Python;
• Понимание архитектуры хранилищ данных и принципов построения ETL/ELT-процессов;
• Опыт работы с CI/CD и интеграцией тестов в пайплайны;
• Понимание принципов Data Governance и контроля качества данных (как контекста, но без стратегической ответственности);
• Системное мышление и внимание к деталям.

Будет плюсом

• Опыт тестирования финансовой или управленческой отчетности;
• Опыт работы с Greenplum / Oracle / ClickHouse / Airflow / dbt;
• Знание практик data contract и DQLA;
• Опыт участия в миграции DWH.