Инженер по веб-автоматизации (разработчик, тестировщик)

Мы - сервис распознавания изображений, который в режиме реального времени распознает миллионы небольших изображений каждый день.

Сейчас распознавание выполняется вручную, но, мы стремимся к автоматизации этого процесса, в связи с чем мы ищем специалиста по автоматизации веб-приложений.

В целом, требуемые навыки близки специалистам по автоматическому тестированию веб-приложений, но сами задачи не связаны с тестированием.

Вам предстоит:

• автоматизировать сбор данных с использованием средств эмуляции веб-браузера (а может и написать свои, чем черт не шутит);
• автоматизировать обработку данных и передачу их в веб-сервисы через API;
• автоматизировать взаимодействие с веб-приложениямм по результатам обработки данных;
• тесно взаимодействовать со специалистом по машинному обучению, который будет эти данные использовать;
• решать различные интересные и необычные задачи, по мере их поступления.

Требования:

• опыт автоматизированного тестирования веб-приложений от 3х лет;
• уверенное владение фреймвоками для эмуляции веб-браузеров (webdriver, selenium, etc);
• уверенное владение одним из языков программирования: Python (предпочтительнее), PHP, C#, Java, Perl, Ruby;
• знание javascript, jQuery, HTML;
• опыт работы с MySQL;
• познания в машинном обучении будут плюсом;
• английский на уровне чтения технической литературы;
• умение самостоятельно разворачивать требуемое окружение;
• умение самостоятельно искать способы решения поставленных задач.

• работа в удобном офисе с зоной отдыха, кофемашиной и печеньками в 300 м от МКАД;
• полная занятость, 8-часовой рабочий день (по выбору от 9-18 до 11-20);
• стабильная заработная плата 2 раза в месяц;
• оплачиваемый отпуск 28 календарных дней;
• возможность работать удаленно.

Ждем от вас резюме с подробным описанием вашего опыта, ссылки на примеры ваших работ/кода.

Вот пример задачи, с которой вам предстоит столкнуться:

1. В эмулируемом браузере загружать Google ReCaptcha V2.
2. Разрезать полученное изображение на 9 равных частей.
3. Посчитать perceptive hash для каждой части.
4. Проверить, если ли данный perceptive hash в БД и, если нет - сохранить его в БД.

Расскажите, как бы вы решали данную задачу.