AI-инженер для генерации BDD-автотестов

Проект создаёт AI-агента для Python BDD-фреймворка в корпоративной банковской среде. Решение преобразует функциональные тестовые сценарии в автоматизированные сценарии на Gherkin, подбирая переиспользуемые шаги. Инструмент призван ускорить разработку BDD-автотестов, снизить стоимость регрессионного тестирования и стандартизировать автоматизацию. В проекте объединяются LLM, RAG, ReAct и существующая инфраструктура банка.

• Проектировать и согласовывать архитектуру AI-агента, приложений и интеграций
• Развивать и разрабатывать бэкенд-компоненты AI-агента, общие библиотеки и интеграции
• Реализовывать решения на базе LLM, ReAct и RAG, включая поиск и подбор подходящих шагов из существующей библиотеки
• Интегрировать систему с внутренними сервисами, репозиториями, базами знаний и корпоративной инфраструктурой
• Формировать требования к CI/CD, мониторингу, логированию, трассировке и контролю качества AI-агента
• Проводить ревью кода, поддерживать стандарты кода и участвовать в командных коммуникациях
• Взаимодействовать со специалистами по автоматизации тестирования, QA-инженерами и разработчиками для уточнения требований и сценариев использования
• Участвовать в разработке пользовательской поверхности решения в формате IDE-плагина

• Опыт работы с Python от 4 лет
• Высшее образование
• Практический опыт построения RAG-систем и работы с векторными хранилищами
• Опыт разработки ReAct-агентов
• Понимание ООП, SOLID и паттернов проектирования
• Понимание многопоточного и асинхронного программирования, включая GIL и asyncio
• Практические знания и навыки работы с LLM
• Опыт работы с инструментами контейнеризации, включая Docker
• Умение принимать решения и брать на себя ответственность
• Понимание BDD, Gherkin, автоматизации тестирования и переиспользования step definitions
• Понимание принципов клиентской веб-разработки
• Опыт разработки IDE-плагинов или инструментов для разработчиков
• Опыт оценки качества AI-решений: точности, качества поиска и прослеживаемости
• Понимание разработки на основе спецификаций и применения AI в процессах SDLC и QA
• Будет плюсом: опыт работы с PostgreSQL и pgvector

• Команда профессионалов, готовых поддержать инициативы
• Возможность работать с новыми технологиями, в том числе AI
• Корпоративное обучение и сертификация в технических и бизнес-областях
• Корпоративные развлекательные программы
• Возможность работать удалённо на территории РФ