Dla jednego z naszych klientów, do projektu związanego z rozwojem nowoczesnej platformy danych poszukujemy osoby na stanowisko QA Lead – ETL Testing. Szukamy doświadczonego QA Leada, który połączy kompetencje w zakresie zarządzania jakością i zespołem QA z praktycznym doświadczeniem w testowaniu ETL/ELT, hurtowni danych oraz procesów przetwarzania danych.
Osoba na tym stanowisku będzie odpowiedzialna za definiowanie strategii testów, planowanie i koordynowanie prac QA oraz zapewnienie jakości danych na każdym etapie ich przetwarzania — od systemów źródłowych, przez ingestion i transformacje, aż po publikację i wykorzystanie danych przez systemy downstream.
Twoje zadania
- definiowanie i realizacja strategii oraz planów testowych dla nowych funkcjonalności, zmian i release'ów,
- prowadzenie i koordynowanie działań QA w ramach wielu sprintów i wydań,
- planowanie pracy zespołu, alokacja zasobów i zarządzanie priorytetami,
- udział w procesach Agile, m.in. Sprint Planning, Backlog Refinement, Daily Standups, Sprint Reviews i Retrospectives,
- nadzorowanie testów funkcjonalnych, integracyjnych, systemowych, regresyjnych, UAT, wydajnościowych oraz automatycznych,
- definiowanie kryteriów jakości, quality gates oraz rekomendacji dotyczących gotowości do release'u,
- prowadzenie risk assessmentów oraz monitorowanie ryzyk jakościowych,
- definiowanie metryk, KPI i raportowania jakości,
- prowadzenie defect triage oraz wspieranie terminowego rozwiązywania problemów,
- przeprowadzanie Root Cause Analysis dla incydentów produkcyjnych,
- mentoring i wsparcie członków zespołu QA,
- współpraca z Product Ownerami, Business Analystami, Developerami, Architektami oraz interesariuszami biznesowymi.
Testowanie danych i ETL
W tej roli będziesz również odpowiedzialny/-a za:
- testowanie procesów ETL/ELT oraz pipeline'ów danych,
- walidację source-to-target mapping,
- testowanie jakości, poprawności, kompletności i spójności danych,
- walidację transformacji oraz przepływu danych end-to-end,
- zapewnienie traceability i data lineage,
- tworzenie i zarządzanie danymi testowymi oraz Ground Truth datasets,
- walidację mechanizmów retry, restart, checkpoint i reprocessing,
- analizę wpływu zmian na procesy danych i planowanie testów regresyjnych,
- definiowanie i rozwój automatyzacji testów ETL/Data,
- testowanie wydajności, skalowalności, odporności i niezawodności pipeline'ów danych.
Wymagania
- minimum 10 lat doświadczenia w Software Testing / Quality Assurance,
- minimum 5 lat doświadczenia w roli QA Lead / Test Lead lub podobnej,
- doświadczenie w prowadzeniu projektów i zespołów QA,
- bardzo dobre doświadczenie w ETL/ELT Testing oraz Data Testing,
- doświadczenie w środowiskach Data Warehouse, Data Lake lub Lakehouse,
- bardzo dobrą znajomość SQL i doświadczenie w walidacji oraz analizie danych,
- doświadczenie w source-to-target validation, data reconciliation i data quality testing,
- doświadczenie w definiowaniu strategii, planów i procesów testowych,
- znajomość testów funkcjonalnych, integracyjnych, regresyjnych, systemowych i UAT,
- doświadczenie w Agile,
- doświadczenie w pracy z zespołami cross-functional i rozproszonymi,
- bardzo dobre umiejętności komunikacyjne i stakeholder management.
Dodatkowym atutem będzie
- doświadczenie z Azure Data Factory, Databricks, Delta Lake, Spark lub PySpark,
- znajomość Python i PyTest,
- doświadczenie w testowaniu REST API,
- znajomość CI/CD oraz automatyzacji testów,
- doświadczenie z narzędziami Data Quality, Monitoring i Observability,
- doświadczenie w testowaniu danych finansowych i procesów regulacyjnych,
- znajomość XBRL, XML oraz Arelle,
- doświadczenie w pracy z Common Data Model,
- doświadczenie w testowaniu rozwiązań opartych na AI/LLM,
- doświadczenie w walidacji agentic AI i wieloetapowych workflow,
- certyfikaty ISTQB Advanced, Scrum/SAFe, Azure Data Engineer, Databricks lub związane z AI/Data Quality.
- długoterminową współpracę,
- możliwość pracy przy rozbudowanej platformie danych,
- realny wpływ na strategię i standardy Quality Assurance,
- pracę z nowoczesnymi technologiami Data & AI,
- współpracę z doświadczonymi zespołami technicznymi i biznesowymi,
- udział w projektach obejmujących Data Engineering, ETL/ELT, Data Quality oraz AI.