1. Опыт работы:
— 2–3 года коммерческого опыта в ручном тестировании;
— Участие в проектах разной сложности (веб, мобильные приложения, десктоп) и на разных этапах жизненного цикла ПО.

2. Знание методологий и процессов:
— Понимание Agile/Scrum, Kanban, Waterfall;
— Участие в планировании спринтов, ежедневных митингах, ретроспективах;
— Знание SDLC (Software Development Life Cycle) и STLC (Software Testing Life Cycle).

3. Техники тест-дизайна:
Умение применять:
— Эквивалентное разделение;
— Анализ граничных значений;
— Таблицы решений;
— Предугадывание ошибок (Error Guessing);
— Тестирование состояний и переходов;
— Опыт создания тест-кейсов, чек-листов, тест-планов.

4. Работа с документацией:
— Анализ требований (SRS, User Stories), выявление противоречий и неоднозначностей;
— Составление отчетов о тестировании (Test Summary Report), ведение тестовой документации.

5. Инструменты:
— Системы баг-трекинга: Jira, Redmine, Trello, YouTrack;
— Навыки работы с Postman (для тестирования API);
— Базовое знание SQL (написание простых запросов для проверки данных в БД);
— Опыт работы с Chrome DevTools, Charles/Fiddler (для анализа сетевых запросов).

6. Технические навыки:
— Понимание клиент-серверной архитектуры, протоколов HTTP/HTTPS;
— Основы работы с базами данных (MySQL, PostgreSQL);
— Базовое знакомство с CI/CD (например, Jenkins, GitLab CI) — понимание процесса, но не обязательно настройка;
— Знание основ мобильного тестирования (iOS/Android, эмуляторы, DevTools).

7. Виды тестирования:
— Функциональное, регрессионное, интеграционное, smoke-тестирование;
— Тестирование UI/UX на соответствие макетам (Figma, Adobe XD);
— Кросс-браузерное и кросс-платформенное тестирование.

8. Навыки коммуникации:
— Умение четко формулировать баг-репорты (шаги воспроизведения, ожидаемый/фактический результат);
— Активное участие в командной работе: общение с разработчиками, аналитиками, менеджерами;
— Способность аргументировать свою позицию при обсуждении требований или дефектов.

9. Soft Skills:
— Самостоятельность: умение планировать задачи, расставлять приоритеты;
— Обучаемость: готовность осваивать новые инструменты и подходы;
— Внимание к деталям: выявление неочевидных кейсов и пограничных сценариев.

1. Опыт автоматизации:
— 2–3 года коммерческого опыта в написании и поддержке автотестов;
— Участие в проектах с использованием разных технологий (веб, API, мобильные приложения).

2. Программирование и фреймворки:
— Знание Python/Java/JavaScript или другого языка для автоматизации;
— Опыт работы с фреймворками: Selenium, Playwright, Cypress, Appium (для мобильного тестирования).
— Понимание паттернов проектирования (например, Page Object Model).

3. Тестирование API:
— Навыки работы с Postman, RestAssured или аналогичными инструментами;
— Умение тестировать REST/SOAP API, валидировать ответы (JSON/XML).

4. Интеграция с CI/CD:
— Опыт настройки и запуска автотестов в Jenkins, GitLab CI, GitHub Actions или аналогичных системах;
— Базовое понимание Docker (создание контейнеров для тестов).

5. Работа с базами данных:
— Написание SQL-запросов для проверки данных (MySQL, PostgreSQL);
— Интеграция БД в автотесты (например, через ORM или JDBC).

6. Тест-дизайн и поддержка кода:
— Применение техник тест-дизайна для автоматизации (параметризация, data-driven тесты);
— Умение писать чистый, поддерживаемый код с использованием Git.
— Рефакторинг и оптимизация тестовых сценариев.

7. Soft Skills:
— Умение работать в команде (Agile/Scrum), обсуждать требования с разработчиками и аналитиками;
— Самостоятельное планирование задач, оценка сроков;
— Менторство для junior-инженеров.

1. Опыт и базовые навыки:
— 2–3 года коммерческого опыта в DevOps/SRE или смежных ролях (администрирование, автоматизация);
— Участие в поддержке и настройке CI/CD-пайплайнов, облачных инфраструктур (AWS, Azure, GCP).

2. Инструменты CI/CD:
— Настройка и оптимизация процессов сборки, тестирования и деплоя (Jenkins, GitLab CI/CD, GitHub Actions, ArgoCD);
— Интеграция автотестов и мониторинга в пайплайны.

3. Инфраструктура как код (IaC):
— Работа с Terraform, CloudFormation, Ansible для автоматизации развертывания инфраструктуры;
— Понимание принципов идемпотентности и воспроизводимости конфигураций.

4. Контейнеризация и оркестрация:
— Опыт с Docker (создание образов, оптимизация);
— Настройка и управление кластерами Kubernetes (Pods, Deployments, Helm-чарты, мониторинг).

5. Облачные платформы:
— Глубокое знание хотя бы одного облачного провайдера (AWS/Azure/GCP): VPC, EC2, S3, Lambda, IAM, балансировка нагрузки;
— Понимание сетевой безопасности, настройка VPN, Firewall.

6. Мониторинг и логирование:
— Настройка систем мониторинга (Prometheus, Grafana, Datadog);
— Работа с логами (ELK Stack, Loki, Splunk).

7. Программирование и автоматизация:
— Навыки написания скриптов на Python, Bash или Go для автоматизации рутинных задач;
— Базовое понимание Linux/Unix-систем (администрирование, тюнинг).

8. Безопасность и оптимизация:
— Знание принципов DevSecOps (интеграция безопасности в CI/CD);
— Оптимизация затрат в облаке, управление ресурсами.

Дополнительные плюсы:
— Знание серверных технологий (Nginx, Apache, Redis, RabbitMQ);
— Опыт работы с Service Mesh (например, Istio);
— Участие в построении мультиклаудных архитектур.

1. Программирование и алгоритмы:
— Свободное владение Java/Python/C#/JavaScript (минимум 2–3 года коммерческой разработки);
— Понимание ООП, структур данных, алгоритмов;
— Умение писать чистый, поддерживаемый код, покрывать его юнит-тестами (JUnit, TestNG, pytest).

2. Автоматизация тестирования:
— Разработка и поддержка автотестов для веб, API, мобильных приложений (Selenium, Playwright, RestAssured, Appium);
— Создание тестовых фреймворков с нуля (например, на базе Page Object Model);
— Параметризация тестов, data-driven и behaviour-driven подходы (BDD с Cucumber/SpecFlow).

3. Интеграция с CI/CD:
— Настройка пайплайнов в Jenkins, GitLab CI, GitHub Actions;
— Работа с Docker для изоляции тестовых сред;
— Управление зависимостями через Maven, Gradle, npm.

4. Тестирование API и нагрузочное тестирование:
— Глубокое знание REST, GraphQL, валидация ответов (JSON/XML);
— Опыт с инструментами: Postman, JMeter, Gatling, Locust;
— Анализ производительности (latency, throughput, memory leaks).

5. Работа с инфраструктурой:
— Базовые навыки DevOps: облачные сервисы (AWS/Azure/GCP), Kubernetes, мониторинг (Prometheus, Grafana);
— Настройка тестовых окружений (виртуализация, эмуляторы).

6. Инженерные практики:
— Участие в code review, рефакторинг legacy-кода;
— Интеграция тестов в процесс разработки (Shift-Left Testing);
— Понимание микросервисной архитектуры и связанных паттернов тестирования.

7. Soft Skills:
— Тесное взаимодействие с разработчиками, аналитиками, DevOps;
— Умение декомпозировать задачи и оценивать сроки;
— Навыки документирования (технические спецификации, отчеты);
— Способность проектировать масштабируемые тестовые системы, а не просто писать отдельные тесты;
— Участие в архитектурных решениях (например, выбор инструментов под задачи проекта);
— Оптимизация тестовой инфраструктуры (ускорение выполнения тестов, снижение флаккиности;
— Глубокое понимание метрик качества кода (Code Coverage, SonarQube).

Дополнительные плюсы:
— Знание мобильной автоматизации (XCTest, Espresso);
— Опыт с AI/ML-тестированием (валидация моделей);
— Участие в разработке инструментов для тестирования (например, кастомных репортеров).

1. Опыт и образование:
— 2–3 года коммерческого опыта в решении задач анализа данных/ML;
— Участие в полном цикле DS-проектов: от формулировки гипотез до внедрения моделей в продакшен;
— Высшее образование в области Computer Science, математики, статистики или смежных дисциплин.

2. Программирование и инструменты:
— Свободное владение Python (основные библиотеки: Pandas, NumPy, Scikit-learn);
— Опыт работы с ML-фреймворками: TensorFlow, PyTorch, XGBoost, LightGBM;
— Знание SQL для работы с реляционными базами данных (оптимизация запросов, оконные функции).

3. Машинное обучение и статистика:
— Понимание алгоритмов: регрессия, классификация, кластеризация, NLP, рекомендательные системы;
— Умение проводить feature engineering, оценивать качество моделей (метрики: ROC-AUC, F1, RMSE);
— Знание статистики: A/B-тестирование, проверка гипотез, анализ распределений.

4. Работа с данными:
— Обработка больших данных (Spark, Dask) и неструктурированных данных (тексты, изображения);
— Визуализация результатов (Matplotlib, Seaborn, Plotly, Tableau/Power BI);
— Опыт с облачными хранилищами (AWS S3, Google BigQuery, Snowflake).

5. Инфраструктура и продакшн:
— Базовые навыки работы с Docker для упаковки моделей;
— Интеграция моделей в CI/CD (Airflow, MLflow, Kubeflow);
— Знание принципов MLOps: мониторинг дрейфа данных, переобучение моделей.

6. Soft Skills:
— Умение переводить бизнес-задачи в технические требования;
— Коммуникация с нетехническими командами (отчеты, презентации);
— Работа в Agile-среде (спринты, оценка сроков, приоритизация задач);
— Способность самостоятельно проектировать конвейеры данных и ML-решений;
— Глубокий анализ причин ошибок моделей (интерпретация SHAP/LIME, анализ bias/variance);
— Участие в оптимизации инфраструктуры для обучения и инференса моделей;
— Опыт менторства junior-специалистов.

Дополнительные плюсы:
— Знание Deep Learning (трансформеры, CNN, RNN) для NLP/CV-задач;
— Опыт работы с Big Data-стеком (Hadoop, Kafka, Hive);
— Участие в научных исследованиях (публикации, Kaggle-соревнования);
— Базовое понимание cloud-платформ (AWS SageMaker, Google Vertex AI).

1. Опыт и программирование:
— 2–3 года коммерческого опыта разработки на Java и/или Kotlin (участие в полном цикле: проектирование, реализация, тестирование, поддержка);
— Свободное владение ООП, многопоточностью, алгоритмами и структурами данных;
— Знание JVM (память, сборка мусора, профилирование).

2. Фреймворки и библиотеки:
— Работа с Spring Framework (Core, Boot, MVC, Data, Security);
— Опыт с Hibernate/JPA для работы с базами данных;
— Понимание Kotlin Coroutines, Ktor (для Kotlin-разработки).

3. Базы данных:
— Уверенное знание SQL (оптимизация запросов, индексы, транзакции);
— Работа с реляционными (PostgreSQL, MySQL) и NoSQL (MongoDB, Redis) СУБД;
— Использование ORM и паттернов доступа к данным (DAO, Repository).

4. Тестирование и инструменты:
— Написание юнит-тестов (JUnit, TestNG), интеграционных тестов;
— Использование Mockito для мокинга зависимостей;
— Интеграция с CI/CD (Jenkins, GitLab CI), сборка проектов через Maven/Gradle.

5. Архитектура и микросервисы:
— Разработка RESTful API, понимание gRPC, GraphQL;
— Опыт работы с микросервисной архитектурой (Docker, Kubernetes, Spring Cloud);
— Знание паттернов проектирования (SOLID, GoF: Factory, Observer, Strategy).

6. Работа в команде:
— Участие в Agile/Scrum (оценка задач, спринты, ретроспективы);
— Проведение code review, соблюдение code style (Checkstyle, PMD);
— Умение работать с legacy-кодом и рефакторить его.

7. Дополнительные навыки:
— Базовое знание облачных платформ (AWS, Azure, GCP): развертывание приложений, работа с S3, Lambda;
— Опыт с Kafka, RabbitMQ для асинхронной коммуникации;
— Знание фронтенда (базовый HTML/CSS/JavaScript) для fullstack-задач;
— Способность проектировать архитектурные решения (выбор технологий под задачи, оптимизация кода);
— Умение находить и устранять узкие места в производительности (профилирование, анализ логирования);
— Самостоятельная работа с минимальным контролем, менторство junior-разработчиков;
— Глубокое понимание жизненного цикла приложения (от разработки до продакшена).

Дополнительные плюсы:
— Опыт с Kotlin Multiplatform или Android-разработкой;
— Знание Reactive Programming (Spring WebFlux, RxJava);
— Участие в open-source проектах или пет-проектах с сложной логикой.

Технические навыки:

1. Языки и платформы:
— Глубокое знание JavaScript (ES6+) и TypeScript;
— Опыт работы с Node.js и его экосистемой (npm/yarn, события, потоки);
— Понимание асинхронного программирования (event loop, promises, async/await);
— Знание популярных фреймворков: Express.js, NestJS, Fastify и др.

2. Базы данных:
— Умение работать с SQL (PostgreSQL, MySQL) и NoSQL (MongoDB, Redis);
— Опыт использования ORM/ODM: Sequelize, TypeORM, Mongoose, Prisma;
— Понимание принципов проектирования схем, миграций, оптимизации запросов.

3. Базы данных:
— Уверенное знание SQL (оптимизация запросов, индексы, транзакции);
— Работа с реляционными (PostgreSQL, MySQL) и NoSQL (MongoDB, Redis) СУБД;
— Использование ORM и паттернов доступа к данным (DAO, Repository).

4. API и интеграции:
— Разработка RESTful API, знание GraphQL (опционально);
— Работа с HTTP/HTTPS, WebSocket, авторизацией (JWT, OAuth2);
— Интеграция сторонних сервисов (платежные системы, SMTP, социальные сети).

5. Тестирование:
— Написание unit- и интеграционных тестов (Jest, Mocha, Chai);
— Использование инструментов для моков и стабов (Sinon, Nock).

6. Архитектура и паттерны:
— Понимание SOLID, MVC, микросервисной архитектуры, событийно-ориентированного подхода;
— Умение проектировать масштабируемые и поддерживаемые системы.

Инструменты и инфраструктура:

Системы контроля версий: Git (ветвление, pull requests, разрешение конфликтов).
CI/CD: Настройка пайплайнов (GitHub Actions, GitLab CI, Jenkins).
Облачные платформы: Опыт с AWS, Google Cloud, Azure (деплой, S3, Lambda).
Контейнеризация: Docker, Docker Compose, базовое понимание Kubernetes.
Мониторинг и логи: Sentry, Prometheus, Grafana, ELK-стек.

Soft Skills:

Умение работать в команде (Agile/Scrum, Jira, Trello).
Навыки анализа и решения проблем.
Способность читать чужой код и писать поддерживаемый код.
Базовый английский для чтения документации и коммуникации.

Дополнительные плюсы:

Опыт с Message Brokers: RabbitMQ, Apache Kafka.
Кэширование данных (Redis, Memcached).
Знание SSR-фреймворков (Next.js, Nuxt.js).
Основы безопасности: защита от SQLi, XSS, CSRF.
Участие в open-source проектах или личные пет-проекты.

Образование и опыт:

Высшее образование (компьютерные науки или смежные области) — опционально.
2–3 года коммерческой разработки на Node.js.
Участие в минимум 2–3 проектах разной сложности.
Понимание полного цикла разработки: от проектирования до поддержки.

1. Знание платформы 1С:
— Опыт работы с платформой 1С:Предприятие 8.x (8.3 и выше);
— Понимание архитектуры, механизмов работы и компонентов (управляемое приложение, тонкий/толстый клиент);
— Владение встроенным языком программирования 1С, включая работу с объектами метаданных, запросами, отчетами и формами.

2. Работа с конфигурациями:
— Умение разрабатывать и дорабатывать конфигурации (типовые: "Бухгалтерия", "Управление торговлей", "Зарплата и управление персоналом", а также нетиповые);
— Навыки модификации типовых решений с соблюдением рекомендаций 1С (через механизмы расширений или внешние обработки).

3. Базы данных и оптимизация:
— Понимание принципов работы СУБД (MS SQL, PostgreSQL) и оптимизация запросов;
— Навыки анализа и настройки индексов, работы с планами выполнения запросов.

4. Интеграция и обмен данными:
— Опыт интеграции 1С с внешними системами через REST/SOAP API, XML/JSON, COM-соединения;
— Работа с механизмами обмена данными (например, "Конвертация данных", универсальные обработки).

5. Документирование и стандарты:
— Следование стандартам разработки (например, "Чистый код", рекомендации 1С);
— Использование систем контроля версий (Git, хранилища 1С) и инструментов CI/CD.

6. Понимание бизнес-процессов:
— Знание основ бухгалтерского учета, налогового законодательства, логистики или HR-процессов (в зависимости от специализации);
— Умение анализировать требования заказчика и трансформировать их в технические решения.

7. Тестирование и отладка:
— Навыки написания модульных и интеграционных тестов;
— Использование отладчика, анализаторов памяти, журналов регистрации для поиска ошибок.

8. Взаимодействие с пользователями:
— Сбор и формализация требований, подготовка ТЗ;
— Обучение пользователей, поддержка и оперативное устранение инцидентов.

9. Смежные технологии:
— Базовые знания HTML/CSS/JavaScript для работы с веб-интерфейсами;
— Опыт работы с ODATA, HTTP-сервисами, сторонними библиотеками.

10. Безопасность и администрирование:
— Настройка ролевой модели, разграничение прав доступа;
— Резервное копирование, обновление конфигураций, мониторинг производительности.

11. Сертификация и обучение:
— Наличие сертификатов 1С ("Профессионал", "Специалист") — будет преимуществом;
— Готовность изучать новые версии платформы и адаптировать решения под них.

Дополнительные плюсы:
— Аналитическое мышление, внимательность к деталям;
— Коммуникабельность, умение работать в команде;
— Способность к самообучению и решению нестандартных задач.

Эти требования могут варьироваться в зависимости от специфики проекта (например, для ERP-внедрений, мобильной разработки или интеграции со сложными системами).

1. Технические навыки:
— Знание платформы 1С:Предприятие 8.x (конфигурации, механизмы, встроенный язык программирования);
— Опыт работы с типовыми конфигурациями: «Бухгалтерия», «Управление торговлей», «Зарплата и управление персоналом», «ERP» и др;
— Умение настраивать, дорабатывать и исправлять конфигурации под требования бизнеса;
— Базовые знания SQL для работы с базами данных, администрирования и оптимизации запросов;
— Понимание принципов интеграции 1С с внешними системами (CRM, CMS, онлайн-кассы, банки и т.д.).

2. Понимание бизнес-процессов:
— Знание основ бухгалтерского и управленческого учета, складской логистики, продаж, производства;
— Способность анализировать бизнес-процессы заказчика и предлагать решения для их автоматизации;
— Опыт формализации требований пользователей и их перевода в технические задачи.

3. Работа с требованиями и документацией:
— Навыки составления технических заданий (ТЗ), сценариев тестирования и пользовательских инструкций;
— Умение вести документацию по внедренным решениям и изменениям в системе;
— Опыт подготовки отчетности и аналитических материалов для руководства.

4. Коммуникация и управление проектами:
— Навыки взаимодействия с заказчиками, пользователями и разработчиками;
— Умение объяснять сложные технические нюансы на понятном языке;
— Базовые знания методологий управления проектами (Agile, Waterfall);
— Опыт участия в полном цикле внедрения: от сбора требований до поддержки после запуска.

5. Личные качества:
— Аналитическое мышление и внимательность к деталям;
— Способность работать в условиях меняющихся требований и сжатых сроков;
— Обучаемость и готовность отслеживать обновления платформы 1С;
— Ответственность, коммуникабельность, умение работать в команде.

6. Образование и сертификаты:
— Высшее образование в сфере IT, экономики, финансов или смежных областях;
— Сертификаты 1С («Специалист», «Профессионал» и др.) — будет преимуществом;
— Опыт работы от 1–2 лет в роли 1С-аналитика, внедренца или консультанта.

Дополнительные плюсы:
— Знание основ сетевых технологий и администрирования серверов 1С;
— Опыт работы с нестандартными конфигурациями или отраслевыми решениями;
— Навыки тестирования и отладки решений в 1С.

Эти требования могут варьироваться в зависимости от специфики проекта (например, для ERP-внедрений, мобильной разработки или интеграции со сложными системами).