Lead QA (DDoS Protection)

Дата размещения вакансии: 25.06.2026
Работодатель: Лаборатория Касперского
Уровень зарплаты:
з/п не указана
Город:
Москва
Ленинградское шоссе 39Ас3
Требуемый опыт работы:
Более 6 лет

Мы - Kaspersky DDoS Protection (KDP) - отдельное подразделение «Лаборатории Касперского», международного лидера в кибербезопасности. Мы создаём единую высоконагруженную платформу для защиты онлайн-активов. В основе - защита от DDoS-атак (L3/L4), которую мы активно усиливаем решениями уровня приложений (L7): WAF, защита от ботов, а также развиваем направление CDN.

Мы ищем Lead QA Engineer - технического лидера, который возьмёт на себя контроль качества разработки всей платформы. Нам нужен человек, который уже проходил этот путь: строил процессы с нуля, управлял фермой физических стендов, выкатывал высоконагруженные решения в прод и выстраивал прозрачную отчётность для стейкхолдеров.

Чем предстоит заниматься

Стратегия тестирования и архитектура QA
  • Проектировать стратегию тестирования для L3/L4-ядра фильтрации (C/DPDK), L7-модулей (C/nginx), сервисного слоя (Go) и веб-порталов (Python).
  • Внедрять риск-ориентированный подход и Shift-Left Testing, участвовать в архитектурных ревью на этапе дизайна фич.
  • Строить пирамиду тестирования (модульные → интеграционные → e2e), обеспечивая полную прослеживаемость от требований до тестов.
Управление тестовой инфраструктурой
  • Проектировать и поддерживать гибридные тестовые стенды: физические серверы + контейнеризация (Docker/K8s).
  • Внедрять централизованное управление фермой стендов, мониторинг их состояния и систему бронирования для команды.
  • Оптимизировать время подготовки окружений и цикл прогона регрессионных тестов.
Нагрузочное тестирование и производительность
  • Разрабатывать сценарии нагрузочного тестирования для проверки пропускной способности и latency.
  • Использовать генераторы трафика: от классических Yandex.Tank / Locust / JMeter (для L7) до продвинутых TRex / DPDK (для L3/L4).
  • Анализировать результаты в связке с системными метриками и помогать разработчикам находить узкие места.
Тестирование сетевых протоколов и безопасности
  • Проверять обработку L3/L4 (IP, TCP/UDP, ICMP) и L7 (HTTP/HTTPS, TLS).
  • Валидировать логику DDoS-защиты, WAF и бот-менеджмента.
  • Обеспечивать соответствие продукта высоким стандартам надёжности и безопасности, работая с требованиями и нормативной документацией (опыт сертификации enterprise-продуктов будет огромным плюсом)
Автоматизация, статический анализ
  • Развивать фреймворк автоматизации на Python (архитектура, плагины, фикстуры).
  • Развивать статический анализ кода (Svacer / Polyspace / SonarQube) в CI/CD, чтобы ловить утечки памяти и гонки данных на этапе сборки.
Автоматизация веб-порталов
  • Настраивать E2E-тесты для административных и клиентских веб-интерфейсов. Инструмент на ваш выбор: Selenium / Cypress / Playwright - мы ценим архитектурный подход, а не конкретный фреймворк.
CI/CD и процессы
  • Строить пайплайны в GitLab CI/CD с Quality Gates (автостоп при падении критических тестов).
  • Внедрять метрики качества и наблюдаемости: дашборды темпов, динамики дефектов, прогнозирование дат релизов.
Лидерство и менторство
  • Управлять командой QA, проводить one2one, ретроспективы, performance reviews.
  • Выстраивать взаимодействие между командами разработки, инфраструктуры и аналитики.

Что Вам для этого нужно:

  • Опыт тестирования сложных, распределённых систем от 5 лет, из них минимум 2 года в роли Lead QA.
  • Глубокое знание сетевых протоколов и опыт тестирования высоконагруженных прокси-серверов.
  • Экспертный уровень владения Python - умение строить сложные фреймворки, а не писать линейные скрипты.
  • Опыт управления физической тестовой инфраструктурой и её оркестрации (Docker, k8s, GitLab CI).
  • Опыт построения процессов с нуля в крупных продуктных компаниях (финтех, e-commerce, инфраструктурные решения).
  • Английский язык - уровень B1 для чтения документации.

Будет большим плюсом:

  • Опыт с DPDK, eBPF или TRex.
  • Опыт работы с ClickHouse и Kafka.
  • Активное использование AI-инструментов в QA-процессах: автогенерация автотестов через LLM, AI-ассистенты для тест-дизайна, анализ покрытия требований с помощью нейросетей, использование RAG-подходов для работы с документацией.
  • Навыки работы с Terraform / Ansible.
  • Опыт прохождения внешних аудитов и сертификации сложных enterprise-продуктов.