QA Lead – ETL Testing

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 zadaniadefiniowanie 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 ETLW tej roli będziesz również odpowiedzialny/-a za:testowanie procesów ETL/ELT oraz pipeline'ów danych, walidację source-to-target mapping, data reconciliation i data profiling, 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.

Wymaganiaminimum 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 będziedoświadczenie 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.

Oferujemydługoterminową 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.