Напиши текст вакансии для должности "QA Engineer (Big Data)". Название компании: "МТС". Расположение: Москва. График работы: Полный день. Опыт работы: От 1 года до 3 лет. Ключевые навыки: 'Pytest', 'Python', 'Big Data', 'Нагрузочное тестирование', 'Jira', 'Confluence', 'SQL', 'Git', 'Linux', 'Jenkins', 'Gitlab', 'Docker'

Big Data в МТС трансформирует классическое аналитическое хранилище в data lake ведущей технологической компании. Уже сегодня на аналитике Big Data основывается принятие многих стратегических решений в компании. А в перспективе на ней будет базироваться вся экосистема продуктов МТС. 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 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  Сейчас мы ищем QA Engineer в следующий проект: 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. Сейчас мы ищем QA инженера в команду продукта для повышения качества данных в Data Lake. 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. Вместе мы формируем Центр компетенции обеспечения качества. Внутри ЦК мы регулярно синхронизируемся, развиваем общие подходы и инструменты автоматизации тестирования, помогаем друг другу по техническим и организационным вопросам, и стараемся переиспользовать удачные решения. Планируем различные мероприятия, включая обучение и выезды на внешние конференции. Условия: каждый месяц - аванс и зарплата, дважды в год - премия. ДМС + стоматология, корпоративная связь, специальные предложения от партнеров и друзей МТС, отпуск 31 день в год. Выдаем 16” MacBook Pro или Dell на выбор. 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  Какой график? Гибкое начало рабочего дня в промежутке с 8 до 11. Есть возможность работать несколько дней вне офиса по договоренности с командой. Сколько этапов при отборе? Не более трех:  HR + первое тех. интервью с лидом направления Тестовое задание/второе интервью - по необходимости Собеседование с PO и командой, выбор кандидатом проекта