Starszy inżynier jakości (Florianópolis)

Jest to odległa rola dla kandydatów z Florianópolis w Brazylii. Informacje o LawnStarter LawnStarter to wiodąca w kraju platforma internetowa na żądanie oferująca usługi pielęgnacji trawników i usług zewnętrznych, z rocznymi rezerwacjami przekraczającymi 100 milionów dolarów. Wykraczamy poza pielęgnację trawników, stając się punktem kompleksowej obsługi wszystkich usług domowych, działającym pod trzema markami (LawnStarter, Lawn Love, Home Gnome) na jednej wspólnej platformie.

O inżynierii w LawnStarter Ostatnie dwa lata spędziliśmy na przebudowie platformy od podstaw: nowa aplikacja dla klientów, nowe wdrożenie Pro, silnik dystrybucji zadań i infrastruktura danych. Fundament jest solidny. Teraz przechodzimy do rozszerzonych branż usług, dynamicznych cen i funkcji opartych na sztucznej inteligencji na dużą skalę.

Jakość musi nadążać. Nasz stos to PHP (Laravel) i React/React Native, a Cypress jest naszym głównym frameworkiem testowym. Aktywnie używamy Claude Code w ramach naszego przepływu pracy inżynieryjnej, nie jako eksperymentu, ale jako zasadniczej części naszej pracy.

Rola W miarę rozszerzania się na nowe branże usług i powiększania zespołu inżynierów jakość nie może być reaktywna. Ta rola ma na celu zapewnienie proaktywnej jakości: posiadanie zasięgu automatyzacji, kształtowanie procesu usuwania błędów oraz ścisła współpraca z zespołem ds. produktu, projektu i danymi w celu wychwytywania problemów, zanim dotrą one do klientów. Będziesz podlegać kierownikowi ds. inżynierii i pracować w całej organizacji inżynieryjnej.

Jest to praktyczne i strategiczne, pomagające podnieść pułap jakości dla całego zespołu. Co wyróżnia tę rolę: Wpływ międzyfunkcyjny: współpracujesz bezpośrednio z inżynierami, PMami, projektantami i zespołem ds. danych, aby wcześnie ujawnić ryzyko, dogłębnie zrozumieć wymagania i zaproponować lepsze rozwiązania. Możesz być częścią jednego lub dwóch zespołów dostawczych.

Własność automatyzacji: Jesteś właścicielem strategii budowania i rozszerzania naszego zasięgu testów automatycznych, a nie tylko wykonywania przypadków testowych napisanych przez kogoś innego. Osoba kształtująca proces: zidentyfikujesz luki w naszym procesie jakości i będziesz mieć władzę, aby je naprawić, a nie tylko je zgłosić. Co będziesz posiadać Zautomatyzowany zakres testów: Projektuj i rozwijaj nasz zestaw testów E2E i integracji przy użyciu Cypress.

Ustaw strategię, ustal priorytety luk w zasięgu i podnieś poziom całej platformy. Proces usuwania błędów: zarządzaj pełnym cyklem życia, od selekcji po naprawę produkcyjną. Kontynuuj prace, informuj zainteresowane strony i upewnij się, że nic nie przepadnie.

Wielofunkcyjne partnerstwo na rzecz jakości: współpracuj z kierownikami projektu, projektantami i zespołem danych w celu przeglądu wymagań, wczesnego zgłaszania ryzyka i definiowania, co właściwie oznacza „ukończone”. Udoskonalanie procesów: Identyfikacja słabych punktów w sposobie dostarczania oprogramowania i proponowanie rozwiązań. Nie tylko je dokumentuj.

Testy eksploracyjne: testuj nowe funkcje i istniejące przepływy w Internecie i na urządzeniach mobilnych na różnych urządzeniach, wychwytując to, czego brakuje automatyzacji. Problemy do rozwiązania Utrzymanie wysokiego poziomu automatyzacji w miarę rozwoju produktu Nasz zasięg E2E jest solidny. Wyzwanie polega na tym, aby pozostać na czele: wprowadzać nowe pomysły, badać różne rodzaje zasięgu i znajdować mądrzejsze sposoby automatyzacji różnych aspektów aplikacji w miarę rozwoju produktu i pojawiania się nowych branż usług.

Odkrywanie nowych narzędzi i wykorzystywanie sztucznej inteligencji do poprawy jakości operacji Sztuczna inteligencja zmienia sposób, w jaki tworzymy oprogramowanie, a także zmienia sposób, w jaki możemy je testować. Mamy tu prawdziwą okazję do wykorzystania narzędzi AI do podniesienia jakości wyników, ograniczenia powtarzalnej pracy i odkrycia luk, które w innym przypadku byśmy przeoczyli. Chcemy kogoś, kto aktywnie eksploruje tę przestrzeń, a nie kogoś, kto czeka, aż powiedzą mu, czego użyć.

Jak wygląda sukces (rok 1) Pokrycie automatyzacją pozostaje mocne: nowe funkcje są dostarczane z automatycznymi testami jako punkt odniesienia, a strategie pokrycia ewoluują wraz z produktem. Proces usuwania błędów przebiega sprawnie: cykl selekcji w celu naprawy jest przewidywalny, a zainteresowane strony wiedzą, na jakim etapie jest sytuacja, bez konieczności zadawania pytań. Głęboka wiedza biznesowa: rozumiesz, jak działa rynek na tyle dobrze, aby samodzielnie przewidywać przypadki brzegowe.

Dostarczono ulepszenie procesu jakości: co najmniej jedno znaczące ulepszenie sposobu zapewniania jakości zostało wprowadzone i jest wykorzystywane przez zespół. Wymagania Kim jesteś. Posługujesz się sztuczną inteligencją.

Używasz narzędzi AI, takich jak Claude Code, do pisania, utrzymywania i rozszerzania kodu testowego nie jako nowości, ale jako standardową część swojej pracy. Znasz się na MCP przeglądarki, przepływach pracy agentów i tworzeniu skryptów, które automatyzują nudne części kontroli jakości. Jest mało prawdopodobne, aby było to dobre rozwiązanie, jeśli jesteś sceptyczny wobec sztucznej inteligencji w procesie inżynieryjnym.

Po pierwsze automatyzacja. Domyślną opcją, gdy znajdziesz problem, jest automatyczne pytanie, jak temu zapobiec. Budujesz infrastrukturę testową, która przetrwa każdy indywidualny przypadek testowy.

Jest mało prawdopodobne, aby było to dobre rozwiązanie, jeśli Twoją mocną stroną są testy ręczne, a automatyzacja jest czymś, co raczej tolerujesz niż napędzasz. Opętany na punkcie klienta. Myślisz jak użytkownik.

Testując przepływ, zadajesz sobie pytanie, czy rzeczywiście działa on w przypadku prawdziwego klienta, a nie tylko czy jest zgodny ze specyfikacją. Jest mało prawdopodobne, aby było to dobre rozwiązanie, jeśli traktujesz jakość jako pole wyboru, a nie standard. Dający się przystosować.

Nie przywiązujesz się do pojedynczego narzędzia, stosu czy procesu. Jesteśmy w okresie szybkiej ewolucji sposobu tworzenia i testowania oprogramowania, szczególnie w przypadku sztucznej inteligencji, i raczej się na tym opierasz, niż się temu opierasz. Jest mało prawdopodobne, aby było to dobre rozwiązanie, jeśli rozwijasz się tylko w stabilnych, dobrze zdefiniowanych środowiskach narzędziowych.

Współpracujący i bezpośredni. Pracujesz nad produktem, projektem, inżynierią i operacjami. Wcześnie ujawniasz ryzyko, mówisz otwarcie o tym, co odkryłeś, i wycofujesz się, gdy coś nie jest gotowe do wysyłki.

Jest mało prawdopodobne, aby było to dobre rozwiązanie, jeśli wolisz pracować w izolacji lub łagodzić sprzężenie zwrotne, aby uniknąć tarć. Technicznie solidny. Bez problemu czytasz i piszesz kod.

Znasz usługi internetowe frontonu i backendu na tyle dobrze, że możesz je poprawnie testować, pisać sensowne zapytania SQL i debugować problemy na stosie. Jest mało prawdopodobne, aby było to dobre rozwiązanie, jeśli głębokość techniczna jest ograniczona do pojedynczej warstwy lub struktury. Ta rola NIE jest rolą polegającą na ręcznym testowaniu: większość pracy testowej powinna polegać na budowaniu automatyzacji, a nie na ręcznym wykonywaniu skryptów testowych.

Rola wykonawcy zgłoszeń: oczekuje się od Ciebie kształtowania tego, nad czym i w jaki sposób ma być wykonana praca, a nie tylko przetwarzania zaległości. Rola jednego narzędzia: dziś używamy Cypress, ale dostosowujemy się. Jeśli czujesz się komfortowo tylko w jednym frameworku lub jednej części stosu, będzie to ograniczające.

Rola dla kogoś, kto unika dwuznaczności: Biznes szybko się zmienia. Nowe branże, nowe przepływy, nowe przypadki brzegowe. Zanim wszystko zostanie określone, musisz czuć się komfortowo w ruchu.

Rola na zapleczu: Jakość jest tutaj sprawą najwyższej wagi. Oczekuje się, że będziesz mieć opinie i wpływać na proces na wcześniejszych etapach, a nie tylko weryfikować to, co już zostało zbudowane. KorzyściWynagrodzenie i świadczenia Wynagrodzenie podstawowe: 45 - 65 tys.

USD Kapitał własny: Chcemy, abyś inwestował w jakość i długoterminowy stan platformy, którą pomagasz budować. Całkowicie zdalnie: Pracuj z dowolnego miejsca w obu Amerykach. Głębokie skupienie i asynchroniczna współpraca są tutaj normą.

Nieograniczony WOM: Koncentrujemy się na wynikach. Weź to, czego potrzebujesz. LawnStarter zapewnia równe szanse zatrudnienia (EEO) wszystkim pracownikom i osobom ubiegającym się o pracę bez względu na rasę, kolor skóry, religię, płeć, pochodzenie narodowe, wiek, niepełnosprawność czy genetykę.

Przestrzegamy obowiązujących przepisów stanowych i lokalnych regulujących niedyskryminację w zatrudnieniu.