Проек: "Розница".
На нем создаются витрины для этого направления бизнеса.
Требования:
- Наличие высшего образования
- Опыт работы от 2х лет с витринами, DWH в функциональном тестировании данных
- Техническая экспертиза: понимание архитектуры хранилищ данных (схемы «звезда», «снежинка», Data Vault и др.) и процессов тестирования.
- Владение ключевыми инструментами и технологиями, включая:
- SQL;
- ETL-инструменты;
- Jira, confluence, testops
- Тестирование данных:
- Проверка полноты, согласованности и точности данных;
- Валидация преобразований (source-to-target);
- Регрессионное и нагрузочное тестирование;
- Автоматизация тестов (Python, PyTest, специализированные фреймворки).
- Аналитический подход и внимание к деталям при работе с данными.
- Умение эффективно обрабатывать и анализировать большие объемы информации.
- Коммуникативные навыки для взаимодействия с разработчиками, аналитиками.
Должностные обязанности кандидата:
- Продвинутый уровень SQL: написание сложных запросов с использованием JOIN, подзапросов, агрегатных функций. Умение раскрутить тест в обратную сторону исходя из неправильного результата.
- Опыт в написании ручных тестов, в тестировании данных, тестировании ETL
- Опыт работы с реляционными СУБД (GreenPlum, PostgreSQL, MySQL, Oracle или др.).
- Основные инструменты: Toad for oracle, DBeaver, Airflow, Git
- Если есть понимание питона будет плюсом, т.к. сейчас идем в направлении автоматизации
- Понимание архитектуры хранилищ данных и процессов тестирования данных
- Анализ доработки на этапе планировании. Анализ бизнес-требований и функциональных требований на этапе планирования доработки совместно с командой развития;
- Подготовка сценариев тестирования;
- Подготовка бизнес-кейсов для тестирования;
- Работа с дефектами ПО. Выявление дефектов ПО и данных, фиксация выявленных дефектов, контроль их исправления на промышленной среде
- Моделирование данных. Выявление на ранних стадиях подготовки к тестированию необходимости искусственного моделирования данных для тестирования витрин; Подготовка синтетических данных;
- Регрессионное тестирование
- Подготовка автоматических приемочных тестов (UAT); Контроль выполнения UAT, разбор расхождений;