Това е отдалечена роля за кандидатите, разположени в Бело Хоризонте, Бразилия За LawnStarter LawnStarter е водещата национална пазарна компания за охрана на тревни и външни услуги, с над 100 M в годишни резервации. Ние се разширява от страна на тревните грижи, за да стане един-стоп магазин за всички домашни услуги (LawnStarter, Lawn Love, Home Gnome) на една общ платформа. За инженерството в LawnStarter Ние сме прекарали последните две години възстановяване на платформата от земята: нова апликация за клиенти, нова Procton, разпределение на работни места, и инфраструктура за използване на данни. Фундаментът е стабилизиран. Сега ние се пренасягаме в разширена роля на услуги вертикални, динамични цени и AI-мощни функции на LawnStarter Ние прекарахме последните две години възстановяване на платформата от земята: новата апаратура на потребителите, новата компания Procting/React Native, с Cypress като основе на нашия основен

• Кръстосано влияние: Вие работите директно с инженери, PM, Дизайнери и екипа по данните за изграждане на рискове по-рано, разбират дълбоко, и предлагат по-добри решения. Можете да бъдете вградени в един или два екипа за доставка. • Автоматизирана собственост: Вие притежавате стратегия за изграждане и разширяване на нашите автоматизирани тестови покрития, а не просто извършване на тестови случаи някой друг. • Процесообразувател: Ще идентифицирате пропуски в нашия процес на качество и ще имате правото да ги оправяте, а не просто да ги ограничавате. • Автоматизирани тестови покрития: Дизайн и разширяване на нашия E2E и интеграционен пакет с помощта на Cypress. Поставете стратегията, приоритети покрития с PM, дизайнери, и екипа на данните да прегледате изискванията за повишаване на съществуващите процеси. • Запазете го движене, поддържайте заинтересованите и да не се уверете,

Поддържането на покритието на автоматизацията е остро, тъй като продуктът развива покритието на Е2Е е твърдо. Предизвикателството е да остане напред: да се донесат нови идеи, да се изследват различни видове покритие, и да се намери по-умни начини да се автоматично повишат изходните аспекти на приложението, както расте и новите вертикални услуги идват онлайн. Изследване на нови инструменти и лостиране на аланс за подобряване на качеството на операциите AL се променят как да изградим софтуера и това се променя как можем да го тестваме. Има реална възможност тук да се използва AI инструменти за повишаване на качеството на изходната сила, и откриване на пропуски в покритието с продукта. • Bug proces тече гладко: Triage е да се определи цикъла, не някой, който чака да се каже какво да се използва. • Какво успехът изглежда по-дълбоко: Нови функции с автоматизирани тестове и стратегиите е развит с цел да се оздравяване на продукта.

AI-native. Използвате инструменти за AL като Claude Code за писане, поддържане и разширяване на тест кода, не като нова, но като стандартна част от начина, по който работите. Вие сте удобно с браузър MCPs, агент работни потокизграждане на скрипти, които автоматично се приспособяват до скучни части QA. Това е малко вероятно да бъде добър, ако сте скептически на AL в инженерния процес. Automation-Prve. Вашият по подразбиране, когато намерите проблем е да се пита как да се предотврати автоматично. Изграждате инфраструктура, която преминава всеки отделен случай. Това е малко вероятно да бъде добра, ако вашата сила е ръчно тестване и автоматизация е нещо, което може да се приеме, а не да се приспособи към качеството на продукта, обърнете към себе си в инженерна среда. Мислите като потребителя. Когато сте готови да се изпитате дали действително работи за единичен клиент. Това едва ли се съгласува с спецификата.

Технически твърди. Вие сте удобно четене и писане код. Вие разбирате предни и захранващи уеб услуги достатъчно добре, за да ги тествате правилно, пишете значителни SQL запитвания, и деbuggger проблеми през стека. Това е малко вероятно да бъде добра, ако техническият ви дълбочина е ограничена до един слой или рамка. Тази роля НЕ е • Роля ръчно тестване: Мос