Big Data в МТС место, где телеком данные превращаются в реально работающие IT-продукты. Мы создали и протестировали несколько десятков сервисов. Самые успешные из них уже стали частью экосистемы МТС. Например, МТС Маркетолог, рекомендации в KION (МТС ТВ), услуга «Кто звонит?» или Спам blacklist.
Сейчас мы ищем QA Engineer в команду продукта для повышения качества данных в Data Lake
Data Lake МТС — централизованное распределенное хранилище больших данных, позволяющее хранить структурированные и неструктурированные данные из множества источников данных в технологически разных базах данных. Данные в Data Lake хранятся как в сыром виде (в том же формате, как и на источниках), так и в трансформированном формате для оптимизации работы с хранилищем. Data Lake поддерживает горизонтальное масштабирование и различные виды сложной аналитики, включая современные фреймворки Data Science.
Что предстоит делать?
- Проектирование метрик качества данных по требованиям к витринам данным и интеграция их в автоматизированную систему проверки качества
- Доработка и актуализация интеграционных тестов на инструменты выгрузки и трансформации данных
- Документирование найденных ошибок в системе баг-трекинга, контроль их исправления
- Разработка тестовой документации – чек-листов, матриц покрытия
- Участие в релизном процессе, подготовка отчетов о тестировании
- В перспективе — автоматизация тестов витрин данных на python на основе имеющихся фрэймворков
Кого мы ищем?
Обязательно:
- Опыт от 2 лет в QA
- Знание и понимание методологий и видов тестирования
- Опыт проектирования тест-кейсов, понимание методик тест-дизайна
- Уверенное владение SQL (умение строить запросы средней сложности — подзапросы, join, группировки)
- Знание систем контроля версий Git
- Знание основ Linux и навыки работы с командной строкой
- Опыт работы в продуктовой команде
Желательно:
- Опыт разработки или автоматизации тестов на Python
- Опыт работы с Docker, docker-compose
- Знание стека Big Data (Hadoop, Spark, Hive, Airflow)
- Понимание принципов ETL
Что вы найдете в команде Big Data?
Стек технологий:
- Gitlab, Jenkins, Ansible, Docker
- Автоматизация: Python, PyTest, Allure, Aquas (внутренний фреймворк для автоматизации тестов ETL)
- Нагрузочное тестирование: Locust, Jmeter
- Jira, Confluence
Команда: на данный момент в Центре BigData 12 QA инженеров. Каждый работает на своем продукте в кроссфункциональной команде (где есть аналитики, разработчики, DE, DS и т.д.), 1-3 QA на продукт.
Что даем взамен: условия и бонусы
- ДМС, куда включены: стоматология, страхование жизни и страховка при поездках за рубеж
- Десятки курсов и тренингов в Корпоративном университете МТС и «Coursera», собственная виртуальная библиотека и доступ к «O’Reilly».
- Корпоративный психолог и карьерный коуч
- Спорт: компенсация фитнес-абонемента, бассейна, скидка в «Alex fitness», «Spirit fitness», «World class» и др.
- Бесплатная сотовая связь, выгодные тарифы для ваших близких, промокод на онлайн-кинотеатр KION и бесплатная подписка на МТС Premium
- Программа performance-review и «Invite IT» (реферальная программа поощрения за рекомендацию ИТ-специалиста)
- Программа корпоративных привилегий «PrimeZone» и скидки от наших партнеров (Invitro, Skyeng, S7 и многие другие)
- Мощная техника для комфортной работы
Что еще интересного, кроме работы?
- Мы частые участники митапов и конференций, где и вы можете прокачать себя в качестве спикера
- Мы гибкие: плавающее начало дня, гибридный график (возможность несколько дней работать из дома), work-life balance
- Мы помогаем детям из детских домов, обучаем пенсионеров безопасному поведению в сети, сдаем кровь, очищаем парки от мусора на волонтерских мероприятиях и многое другое
Есть ли обучение?
- Локальные и международные конференции, митапы.
- Корпоративный университет МТС и масштабная виртуальная библиотека.
- А ещё мы регулярно обмениваемся опытом на совместных синках с лидами экспертизы
Сколько этапов при отборе?
Не более двух:
- HR + первое тех. интервью с лидом направления;
- Собеседование с PO и командой, выбор кандидатом проекта