qa engineer (manual) in data infrastructure

Enfint; Greater London; On-site; GBP 60,000 - 85,000; Full time

Job summary

Sagacity ищет QA-инженера для обеспечения качества данных в масштабируемой Databricks Lakehouse платформе. Вы будете разрабатывать и поддерживать тест-планы, расследовать ошибки и сотрудничать с инженерами данных на протяжении жизненного цикла разработки.

Вы будете управлять задачами QA в ClickUp, взаимодействовать с UAT и заказчиками, а также расширять тестовое покрытие при добавлении новых источников данных. Лондон, Англия — место работы.

Qualifications

• SQL с оконными функциями, CTE и агрегациями
• Опыт с Databricks, Unity Catalog и Spark
• Знание PySpark или Spark SQL
• Понимание Lakehouse и архитектуры medallion
• YAML-конфигурации и тестовые определения
• Git и базовые инженерные практики
• Опыт AI-рабочих процессов и агентов LLM
• 3–5+ лет в data quality/engineering с акцентом на QA
• Опыт расследования проблем данных в мульти-источниковых средах
• Опыт в Agile/итеративной разработке

Responsibilities

• Автор и выполнение тест-планов на этапах развёртывания
• Расследование сбоев тестов в Databricks Lakehouse и документирование выводов
• Управление задачами QA в ClickUp на протяжении цикла поставки
• Сотрудничество с Data Engineers для согласования ожидаемого поведения и проверки контрактов
• Координация с UAT-стейкхолдерами по критериям приёмки и QA-отчётам
• Обеспечение QA-удостоверения на встречах с клиентами
• Выявление проб и предложение улучшений SPHERE и запросы на изменения
• Участие в кодовой базе платформы, там где уместно
• Поддержание покрытия QA при onboarding новых источников данных
• Работа с AI-агентами для авторинга тестов и анализа результатов

Skills

SQL skills

Databricks

Unity Catalog

Spark SQL

PySpark

Lakehouse

YAML

Git

AI workflows

QA testing

Tools

ClickUp

Job description

Описание

Sagacity provides a client data platform based on Databricks Lakehouse pipelines, gold-layer views, and analytics datasets supporting marketing, billing, credit, and debt outcomes across multiple industries.

Задачи

• Author, run, and maintain test plans across client deployment phases using SPHERE's YAML-driven test framework;
• Investigate test failures through the Databricks Lakehouse stack, identify root causes, and provide evidenced findings;
• Manage QA work items in ClickUp throughout the delivery lifecycle;
• Collaborate with Data Engineers to agree expected behaviours, review data contracts, and validate fixes;
• Coordinate with UAT stakeholders on acceptance criteria and QA findings;
• Provide client-facing QA assurance in delivery meetings;
• Identify gaps and improvements in SPHERE and raise change and feature requests;
• Contribute to the platform codebase where appropriate;
• Keep QA coverage current as new views and data sources are onboarded;
• Engage with AI agents for test authoring, investigation, result analysis, and documentation.

Требования

• Strong SQL skills, including window functions, CTEs, and aggregations;
• Hands-on experience with Databricks, Unity Catalog, and Spark job outputs;
• Working knowledge of PySpark or Spark SQL;
• Understanding of Lakehouse and medallion architecture;
• Familiarity with YAML-based configuration and structured test definitions;
• Comfortable with Git and basic engineering practices;
• Experience with AI-assisted workflows and large language model agents;
• 3-5+ Years of experience in data quality, data testing, analytics engineering, or data engineering with a strong quality focus;
• Experience investigating data issues in complex, multi-source environments;
• Experience with structured test frameworks, data observability tooling, or formal QA methodology in a data context;
• Experience working directly with development teams in agile or iterative delivery environments;
• Client-facing or stakeholder-facing experience presenting technical findings to non-technical audiences.

Условия

London, England, United Kingdom.