Questo è un ruolo remoto per i candidati situati a Florianópolis, Brasile Informazioni su LawnStarter LawnStarter è il mercato leader della nazione on-demand per la cura del prato e servizi all'aperto, con oltre $100M in prenotazioni annuali. Stiamo espandendo oltre la cura del prato per diventare lo shop one-stop per tutti i servizi domestici, che operano su tre marchi (LawnStarter, Lawn Love, Home Gnome) su una singola piattaforma condivisa. Su Engineering a LawnStarter Abbiamo trascorso gli ultimi due anni ricostruire la piattaforma dal terreno in su: nuova app cliente, nuova Pro onboarding, motore di distribuzione del lavoro, e infrastruttura dati. La fondazione è solida. Ora stiamo muovendo in verticali di servizio ampliato, prezzi dinamici e AI-powered caratteristiche in scala. Qualità deve mantenere in su. Il nostro stack è PHP (Laravel) e React/React Native, con Cypress come il nostro framework tramework primario.

• Influenza cross-funzionale: lavori direttamente con ingegneri, PM, Designer e il team di dati per affrontare i rischi in anticipo, capisci i requisiti e proponi soluzioni migliori.Puoi essere integrato in uno o due team di consegna. • Proprietà di automazione: possiedi la strategia per costruire ed espandere la nostra copertura di test automatizzati, non solo eseguendo casi di test che qualcun altro ha scritto. • Formatore di processo: dovrai identificare le lacune nel nostro processo di qualità e avere l'autorità di correggerle, non solo di segnalarle. • Copertura di test automatizzati: Progettare e sviluppare la nostra suite di test E2E e integrazione utilizzando Cypress. Impostare la strategia, dare priorità alle lacune di copertura e aumentare il pavimento attraverso la piattaforma. • Processo di Bug: possedere il ciclo di vita completo dal triage alla correzione di produzione. Continuare a muoversi, tenere informati i soggetti interessati e fare in modo che nulla cada attraverso le crepe. • Collaborazione cross-funzionale: Collaborare con PMs, Designers e il team di dati per esaminare le esigenze, sollevare i rischi, e definire i mezzi di risposta "Pro

La nostra copertura E2E è solida. La sfida è rimanere avanti: portare nuove idee, esplorare diversi tipi di copertura, e trovare modi più intelligenti per automatizzare diversi aspetti dell'applicazione con la crescita del prodotto e nuove verticali di servizio vengono online.Esplorare nuovi strumenti e sfruttare l'IA per migliorare le operazioni di qualità L'AI sta cambiando il modo in cui costruiamo il software, e sta cambiando come possiamo testarlo anche noi.C'è una reale opportunità qui di utilizzare strumenti AI per aumentare la qualità di produzione, tagliare il lavoro ripetitivo, e scoprire lacune di copertura che altrimenti perderemmo.Vogliamo qualcuno che esplora attivamente quello spazio, non qualcuno che aspetta di essere detto cosa usare.Che cosa succede Look Like (Anno 1) • Copertura Automation rimane forte: Nuove caratteristiche nave con test automatizzati come base di riferimento e strategie di copertura evolve con il prodotto. • Processo di bug funziona senza problemi: Triage per fissare ciclo è prevedibile e stakeholders know whereat to hand to hard to hard to key. • Deep business: • Deep whear work: Conosc

AI-native. Si utilizzano strumenti AI come Claude Code per scrivere, mantenere, ed estendere il codice di prova, non come novità, ma come parte standard di come si lavora. Sei a tuo agio con i MCP del browser, flussi di lavoro agente, e script di costruzione che automatizzano le parti noiose di QA. Questo è improbabile che sia una buona misura se sei scettico di AI nel flusso di lavoro di ingegneria. Automazione-prima. Il tuo default quando si trova un problema è quello di chiedere come prevenire automaticamente. Si costruisce un'infrastruttura di prova che supera qualsiasi singolo caso di prova. Questo è improbabile che sia una buona misura se la tua forza è test manuale e l'automazione è qualcosa che si tollera piuttosto che guidare. Cliente-obsessed. Pensi come un utente. Quando si sta provando un flusso, si sta chiedendo se funziona davvero per un vero cliente, non solo se corrisponde alla specifica. Questo è un buon fit se si tratta come una casella di controllo. Adattare.

Tecnicamente solido. Sei comodo a leggere e scrivere codice. Comprendete i servizi web front e backend abbastanza bene da testarli correttamente, scrivere interrogazioni SQL significative e debug in tutta la pila. Ciò è improbabile che sia una buona misura se la profondità tecnica è limitata a un singolo livello o framework. Questo ruolo NON è • Un ruolo di test manuale: M