QC – AUTOMATION & AI TESTING

1. GIỚI THIỆU VỊ TRÍ

Chúng tôi đang tìm kiếm QC – Automation & AI Testing có tư duy kiểm thử tốt, chủ động ứng dụng Automation và AI để nâng cao chất lượng sản phẩm và hiệu quả công việc.

Bạn sẽ tham gia kiểm thử các sản phẩm và nền tảng Web, Mobile, API, AI,…

Vị trí phù hợp với ứng viên có nền tảng QC từ 2 năm kinh nghiệm trở lên, mong muốn phát triển chuyên sâu về Automation Testing và AI Testing.

2. MÔ TẢ CÔNG VIỆC

2.1. Phân tích yêu cầu & kiểm thử

• Phân tích requirement, user story, acceptance criteria và tài liệu nghiệp vụ.
• Xác định phạm vi, mức độ ưu tiên và rủi ro kiểm thử.
• Thiết kế test case, test scenario và test data.
• Thực hiện manual, functional, regression và exploratory testing.
• Chủ động kiểm tra các edge case, lỗi logic và các tình huống có khả năng ảnh hưởng đến chất lượng sản phẩm.
• Đánh giá chất lượng tính năng trước khi release.

2.2. Automation Testing

• Xây dựng, duy trì và tối ưu bộ Automation Test cho Web/Mobile.
• Phát triển automation ở các tầng:
• API Testing
• Web E2E Testing
• Mobile Testing
• Regression Testing
• Sử dụng một hoặc nhiều framework/công cụ như:
• Playwright
• Cypress
• Selenium
• Appium
• Maestro
• Xây dựng test script có khả năng tái sử dụng, dễ bảo trì và mở rộng.
• Phân tích kết quả automation, xử lý test fail và hạn chế flaky test.

2.3. API Testing

• Kiểm thử REST API và các luồng tích hợp giữa các hệ thống.
• Kiểm tra request/response, status code, authentication, validation và dữ liệu trả về.
• Sử dụng Postman, Swagger/OpenAPI hoặc các công cụ tương đương.
• Kết hợp API Test với E2E Test để kiểm tra các luồng nghiệp vụ đầu-cuối.

2.4. AI-Assisted Testing

• Ứng dụng AI xuyên suốt quá trình kiểm thử nhằm tăng năng suất và chất lượng.
• Sử dụng AI để:
• Phân tích requirement.
• Sinh test scenario, test case và test data.
• Viết, refactor và debug automation script.
• Phân tích log và nguyên nhân test fail.
• Phát hiện edge case và các trường hợp kiểm thử còn thiếu.
• Sử dụng các công cụ AI Coding như Claude Code, Cursor, GitHub Copilot, ChatGPT, Claude hoặc công cụ tương đương.
• Kiểm tra, đánh giá và chịu trách nhiệm về kết quả do AI tạo ra.

2.5. AI Testing & Evaluation

• Tham gia kiểm thử các tính năng có sử dụng AI/LLM.
• Thực hiện Evaluation theo bộ dữ liệu và tiêu chí được thiết kế.
• Chạy và duy trì Golden Dataset/Evaluation Dataset.
• Đánh giá kết quả AI về độ chính xác, tính nhất quán và khả năng đáp ứng yêu cầu.
• Ghi nhận các trường hợp AI cho kết quả không phù hợp và phối hợp với Dev/AI Engineer để phân tích nguyên nhân.
• Hỗ trợ duy trì bộ Evaluation phục vụ kiểm thử Regression cho các tính năng AI.

2.6. Kiểm thử thiết bị & hệ thống thực tế

• Thực hiện manual/exploratory testing đối với các tính năng mới.
• Kiểm tra sự tương tác giữa phần mềm, thiết bị và hệ thống backend.
• Phân tích lỗi phát sinh trong môi trường thực tế và phối hợp với các bộ phận liên quan để xử lý.

2.7. Quản lý lỗi & phối hợp

• Ghi nhận, phân loại và theo dõi bug trên hệ thống quản lý công việc.
• Cung cấp đầy đủ thông tin để tái hiện lỗi: môi trường, bước thực hiện, expected result, actual result, log, screenshot/video khi cần.
• Verify bug sau khi Developer hoàn thành fix.
• Thực hiện regression test và theo dõi chất lượng trước khi release.
• Phối hợp với Developer, BA và các bộ phận liên quan trong quá trình phát triển sản phẩm.
• Chủ động đề xuất các giải pháp cải thiện chất lượng và quy trình kiểm thử.

2.8. CI/CD

• Tham gia tích hợp Automation Test vào quy trình CI/CD.
• Sử dụng Git trong quá trình phát triển và quản lý test script.
• Làm việc với GitLab CI, GitHub Actions hoặc nền tảng tương đương.
• Theo dõi kết quả automation trên CI/CD và xử lý các vấn đề phát sinh.

* Kinh nghiệm / Kỹ năng chi tiết:

3. YÊU CẦU ỨNG VIÊN

3.1. Kinh nghiệm & học vấn

• Tốt nghiệp Cao đẳng/Đại học chuyên ngành Công nghệ thông tin Hoặc các chuyên ngành liên quan.
• Có từ 2 năm kinh nghiệm trở lên ở vị trí QC/Tester.
• Có kinh nghiệm Automation Testing là lợi thế.
• Có kinh nghiệm làm việc theo mô hình Agile/Scrum là lợi thế.

3.2. Kiến thức Testing

• Nắm vững các kiến thức và phương pháp kiểm thử phần mềm.
• Có khả năng phân tích requirement và xác định phạm vi/rủi ro kiểm thử.
• Thành thạo việc thiết kế test case, test scenario và quản lý bug.
• Có tư duy tốt về logic, risk, edge case và chất lượng sản phẩm.

3.3. Automation & Programming

• Có kinh nghiệm với ít nhất một framework:
• Playwright, Cypress, Selenium, Appium hoặc Maestro.
• Có khả năng đọc hiểu, viết và debug automation script.
• Biết một trong các ngôn ngữ TypeScript/JavaScript, Python, Java là lợi thế.
• Ưu tiên ứng viên có kinh nghiệm xây dựng hoặc phát triển Automation Framework.

3.4. API & Technical

• Có kiến thức về REST API, HTTP và JSON.
• Có kinh nghiệm sử dụng Postman, Swagger/OpenAPI hoặc công cụ tương đương.
• Có kiến thức cơ bản về Git và CI/CD.
• Biết GitLab CI hoặc GitHub Actions là lợi thế.

3.5. AI & AI Coding

• Có kinh nghiệm sử dụng AI trong công việc thực tế như:
• ChatGPT, Claude, Cursor, Claude Code, GitHub Copilot hoặc công cụ tương đương.
• Biết sử dụng AI để hỗ trợ phân tích requirement, tạo test case, test data và automation script.
• Có khả năng viết prompt rõ ràng, có cấu trúc.
• Biết review, kiểm chứng và chỉnh sửa kết quả của AI.
• Có tư duy AI-first, chủ động tìm cách sử dụng AI để tự động hóa các công việc lặp lại và nâng cao hiệu suất kiểm thử.

3.6. AI Testing

• Hiểu các khái niệm cơ bản về kiểm thử tính năng AI/LLM.
• Biết hoặc có khả năng tiếp cận các khái niệm:
• Golden Dataset
• Evaluation Dataset
• AI Output Evaluation
• Accuracy
• Có kinh nghiệm kiểm thử sản phẩm tích hợp AI là lợi thế.

3.7. Kỹ năng & tố chất

• Tư duy Quality First và chủ động tìm nguyên nhân gốc của lỗi.
• Cẩn thận, tỉ mỉ nhưng có khả năng ưu tiên công việc theo mức độ rủi ro.
• Có khả năng làm việc độc lập và phối hợp tốt với các thành viên trong team.
• Chủ động học hỏi công nghệ, framework và công cụ mới.
• Có tinh thần cải tiến và sẵn sàng thay đổi phương pháp làm việc để nâng cao hiệu quả.

4. LỢI THẾ

Ứng viên sẽ được ưu tiên nếu có kinh nghiệm:

• Playwright + TypeScript.
• Xây dựng Automation Framework từ đầu.
• API Automation.
• Mobile Automation với Appium/Maestro.
• Automation tích hợp CI/CD.
• Sử dụng Claude Code/Cursor trong phát triển Automation Test.
• Kiểm thử AI/LLM.
• Xây dựng hoặc vận hành Golden Dataset/Evaluation.
• Kiểm thử Camera, Video/Streaming hoặc IoT.
• Có khả năng đọc code và debug ở mức khá.