W skrócie
- Zadania: Definiuj strategię jakości dla innowacyjnej platformy recyklingowej na dużą skalę.
- Firma: Grid Dynamics - lider w technologii i inżynierii oprogramowania.
- Benefity: Konkurencyjne wynagrodzenie, elastyczny grafik, ubezpieczenie zdrowotne i rozwój zawodowy.
- Pozostałe informacje: Dynamiczne środowisko z możliwościami rozwoju kariery.
- Dlaczego ta praca: Pracuj nad nowatorskimi projektami i wpływaj na przyszłość zrównoważonego rozwoju.
- Kwalifikacje: 8+ lat doświadczenia w inżynierii jakości i umiejętności przywódcze.
Przewidywane wynagrodzenie mieści się w przedziale 123750 - 151250 zł za rok.
Poszukujemy Quality Engineering Lead (National Scale & Data Integrity), który dołączy do zespołu inżynieryjnego o wysokim wpływie, współpracującego z Tier 1 UK Public Infrastructure & Environmental Organisation. W tej roli będziesz definiować i wdrażać strategię jakości end-to-end dla platformy recyklingowej na dużą skalę, łączącej dziesiątki tysięcy maszyn IoT, systemy rdzeniowe, sieci rozliczeniowe oraz platformy danych.
Obowiązki
- Strategia weryfikacji i bramy jakości: Definiowanie i obrona podejścia weryfikacyjnego dla platform integracyjnych i danych, ustanawiając solidne automatyczne bramy jakości w Azure DevOps/GitHub Actions.
- Weryfikacja E2E przepływu danych między dostawcami: Prowadzenie zespołu weryfikacji przepływu danych E2E wśród wielu partnerów, aby zautomatyzować integralność danych, śledząc przepływy pieniędzy i kontenerów przez wszystkie skoki systemowe.
- Przywództwo w relacjach z klientami i interesariuszami: Działanie jako główny techniczny punkt kontaktowy i odpowiednik lidera QE klienta, negocjując strategie testowe, bramy jakości oraz kryteria SIT/UAT z dowodami i analizą kompromisów.
- Testowanie kontraktów i schematów: Wdrażanie testowania kontraktów opartych na potrzebach konsumentów (Pact / PactFlow) oraz sprawdzanie zgodności schematów dla REST API i architektur opartych na zdarzeniach, aby zapobiec zmianom łamiącym.
- Weryfikacja i uzgadnianie platform danych: Budowanie kontroli jakości danych na każdym etapie pobierania i transformacji, wykorzystując walidacje oparte na DataFrame (Great Expectations, chispa) do uzgadniania produktów danych KPI i regulacyjnych z danymi źródłowymi.
- Inżynieria odporności i wydajności: Projektowanie testów odporności, idempotencji, wstrzykiwania błędów i obciążenia, aby zapewnić wysoką dostępność systemu, odzyskiwanie z martwych oraz niezawodne przetwarzanie powtarzających się wiadomości.
- Standardy inżynierii wspomaganej przez AI: Ustanawianie najlepszych praktyk dla rozwoju oprogramowania wspomaganego przez AI (Cursor, Claude Code, Codex) oraz agentów w organizacji QE, zapewniając nadzór ludzki nad definicjami jakości.
- Przywództwo zespołowe i rozwój: Rekrutacja, mentoring i zarządzanie inżynierami jakości w zespołach platformowych, prowadzenie przeglądów kodu testowego oraz raportowanie metryk jakości przez zakończone przepływy i uzgadnianie finansowe.
Wymagania
- Profesjonalne przywództwo QE: Ponad 8-letnie doświadczenie w inżynierii jakości, w tym ponad 2-letnie doświadczenie w prowadzeniu zespołów QE w programach inżynieryjnych z wieloma dostawcami lub złożonych platform.
- Weryfikacja kontraktów i API: Praktyczne doświadczenie w testowaniu REST API, przepływach opartych na zdarzeniach oraz testowaniu kontraktów opartych na potrzebach konsumentów przy użyciu Pact.
- Jakość przepływu danych: Silne doświadczenie w walidacji platform danych przy użyciu frameworków Python/Java (np. Great Expectations, pytest + chispa, Pandera, lub testy dbt) oraz uzgadnianiu danych od źródła do celu.
- Język i stos technologiczny: Praktyczna znajomość Javy i SQL (Python to duży plus), z solidną wiedzą na temat głównych usług chmurowych (preferowany Azure: API Management, Event Hubs, Service Bus, Functions).
- CI/CD i narzędzia wspomagane przez AI: Głębokie doświadczenie w konfigurowaniu bram jakości w Azure DevOps lub GitHub Actions, a także codzienne korzystanie z asystentów kodowania AI.
- Komunikacja na poziomie wykonawczym i umiejętności interpersonalne: Biegła znajomość języka angielskiego (C1+) z udokumentowaną zdolnością do prezentowania złożonych strategii jakości, negocjowania z zewnętrznymi dostawcami oraz dostosowywania się do kierownictwa międzyfunkcyjnego.
Miło widziane
- Ekspertyza w zakresie Azure i platform danych: Bezpośrednie doświadczenie z zarządzanymi usługami Azure i Microsoft Fabric.
- Strategia testowania kontraktów: Praktyczne doświadczenie z bi-kierunkowym testowaniem kontraktów PactFlow.
- Domena finansowa i regulacyjna: Doświadczenie w płatnościach, rozliczeniach finansowych, uzgadnianiu na poziomie kontenerów/jednostek lub regulowanych platformach sektora publicznego.
- Zarządzanie danymi: Silna znajomość pochodzenia danych, kontroli jakości danych i raportowania zgodności.
Oferujemy
- Możliwość pracy nad nowatorskimi projektami
- Praca w wysoko zmotywowanym i zaangażowanym zespole
- Konkurencyjne wynagrodzenie
- Elastyczny grafik
- Pakiet benefitów - ubezpieczenie zdrowotne, sport
- Firmowe wydarzenia społeczne
- Możliwości rozwoju zawodowego
- Biuro dobrze wyposażone
O nas
Grid Dynamics (NASDAQ: GDYN) jest wiodącym dostawcą usług doradczych w zakresie technologii, inżynierii platform i produktów, AI oraz zaawansowanej analityki. Łącząc wizję techniczną z umiejętnościami biznesowymi, rozwiązujemy najważniejsze wyzwania techniczne i umożliwiamy pozytywne wyniki biznesowe dla przedsiębiorstw przechodzących transformację biznesową. Kluczowym wyróżnikiem Grid Dynamics jest nasze 8-letnie doświadczenie i przywództwo w zakresie AI dla przedsiębiorstw, wspierane przez głęboką wiedzę i ciągłe inwestycje w dane, analitykę, chmurę i DevOps, modernizację aplikacji oraz doświadczenie klienta. Założona w 2006 roku, Grid Dynamics ma siedzibę w Dolinie Krzemowej z biurami w Ameryce, Europie i Indiach.
Quality Engineering Lead in Kraków – pracodawca: Grid Dynamics
Grid Dynamics w Warszawie to doskonały pracodawca, który oferuje elastyczne godziny pracy oraz dynamiczne środowisko sprzyjające rozwojowi zawodowemu. Pracując z nami jako Senior Big Data Engineer, będziesz miał okazję współpracować z utalentowanym zespołem, rozwijając swoje umiejętności w zakresie technologii big data, takich jak Spark i Scala, w inspirującej atmosferze innowacji i współpracy.