Senior QA Specialist in Katowice

Xebia jest globalnym partnerem w zakresie transformacji cyfrowej i inżynierii, skoncentrowanym na sztucznej inteligencji. Z ponad 25-letnim doświadczeniem i zespołem 5000 profesjonalistów w 16 krajach, pomagamy organizacjom projektować i budować skalowalne produkty, platformy oraz rozwiązania oparte na danych. Specjalizujemy się w sztucznej inteligencji, danych i chmurze, inteligentnej automatyzacji oraz produktach cyfrowych, łącząc głęboką wiedzę techniczną z silnym naciskiem na doskonałość inżynieryjną oraz kulturę skoncentrowaną na ludziach.

W regionie CEE jesteśmy zespołem prawie 1000 ekspertów dostarczających nowoczesne aplikacje, platformy danych oraz rozwiązania AI dla klientów takich jak Millennium, ING, Play, Edenred, Arabian Drilling, FedEx, Leroy Merlin, Truecaller, Volotea, Schmitz Cargobull i wielu innych. Pracujemy z wiodącymi technologiami, takimi jak AWS, Azure, GCP, Databricks i Snowflake, łącząc silną kulturę inżynieryjną z podejściem konsultacyjnym oraz ciągłym naciskiem na rozwój i dzielenie się wiedzą.

Szukamy Starszego Inżyniera Jakości, który dołączy do małego, doświadczonego zespołu modernizującego dużą portfel aplikacji desktopowych do nowoczesnych rozwiązań webowych. Aplikacje należą do ustalonej platformy oprogramowania finansowego. Migracja odbywa się z wykorzystaniem agentów kodujących AI w ramach strukturalnego, kontrolowanego procesu. W tej roli będziesz odpowiedzialny za jakość i weryfikację. Zdefiniujesz, jak udowodnić, że migrowana aplikacja zachowuje się jak oryginał, zbudujesz zautomatyzowane kontrole w procesie dostarczania oraz pomożesz zespołowi klienta przyjąć to podejście.

Będziesz:

• projektować podejście weryfikacyjne dla migrowanych aplikacji, od strategii testowania po akceptację,
• pomagać definiować specyfikacje behawioralne i utrzymywać je testowalne oraz ścisłe z systemem źródłowym,
• budować zautomatyzowane bramy jakości w procesie rozwoju wspomaganym przez AI,
• testować REST API i interfejsy webowe, w tym walidację danych w porównaniu do systemu legacy,
• mierzyć i raportować skuteczność testów, wysiłek przeglądowy oraz metryki jakości,
• prowadzić testy akceptacyjne z ekspertami dziedzinowymi i rejestrować wyniki w uzgodnionych formatach,
• przygotowywać i prowadzić sesje transferu wiedzy dla zespołu inżynieryjnego klienta.

Twój profil:

• 5+ lat doświadczenia w inżynierii jakości, w tym weryfikacji migracji lub przepisywania systemów legacy, takich jak testowanie charakteryzacyjne, testowanie złotego mistrza lub testowanie parytetowe,
• projektowanie testów oparte na specyfikacjach i ścisłość, na przykład z BDD, kryteriami akceptacji lub testowaniem opartym na wymaganiach,
• silne umiejętności automatyzacji testów w TypeScript, testowanie REST API, w tym walidacja kontraktów i schematów oraz testy oparte na danych,
• testowanie E2E web, preferując Playwright,
• dobre umiejętności SQL i doświadczenie w walidacji danych w aplikacjach biznesowych,
• praktyczne wykorzystanie narzędzi kodujących AI w pracy QA oraz umiejętność krytycznej oceny kodu i testów generowanych przez AI,
• doświadczenie w testowaniu mutacyjnym, wstrzykiwaniu błędów lub innych metodach mierzenia skuteczności testów,
• testowanie systemów biznesowych intensywnych w dane, najlepiej w finansach lub ERP,
• praktyczne doświadczenie w korzystaniu z asystentów wspomaganych AI (np. Claude Code, GitHub Copilot, Cursor) w celu poprawy wydajności, jakości lub podejmowania decyzji w dostarczaniu oprogramowania,
• praca z regionu Unii Europejskiej oraz wymagana jest zgoda na pracę.

Miło widziane:

• doświadczenie w ocenie wyników LLM, takich jak zestawy ewaluacyjne lub konfiguracje LLM-jako-sędzia,
• testowanie snapshot, zatwierdzenie, regresji wizualnej lub oparte na właściwościach,
• testowanie wydajności i przetwarzania wsadowego,
• narzędzia do testowania mutacyjnego, takie jak Stryker lub PIT,
• znajomość Dockera i CI/CD oraz konfigurowanie izolowanych środowisk testowych,
• doświadczenie w stosowaniu GenAI w bardziej zorganizowany sposób w SDLC, w tym zdefiniowane procesy, wzorce podpowiedzi lub integracje narzędzi w codziennej pracy,
• zainteresowanie i znajomość pojawiających się praktyk napędzanych przez AI (np. procesy oparte na agentach, wzorce automatyzacji, rozwój wspomagany przez AI), z chęcią do eksploracji i eksperymentowania poza standardowymi podejściami.

Proces rekrutacji: przegląd CV – rozmowa z HR – rozmowa kwalifikacyjna – rozmowa z klientem – decyzja.