QA Lead with Data Quality Experience

• Min. 10 lat doświadczenia w QA, w tym min. 5 lat jako QA Lead / Leader .
• Zarządzanie testami danych i programami ETL/Data Testing w środowisku Agile .
• Bardzo dobra znajomość ETL/ELT w architekturze Data Warehouse, Data Lake i Lakehouse .
• Zaawansowany SQL oraz praktyka w walidacji i profilowaniu danych .
• Doświadczenie w source-to-target validation , data reconciliation oraz data quality testing .
• Praktyczna znajomość: Azure Data Factory, Databricks, Delta Lake i Spark/PySpark.
• Znajomość Python, PyTest , testowania REST API , potoków CI/CD i frameworków automatyzacji.
• Projektowanie i wdrażanie strategii automatyzacji testów .
• Znajomość narzędzi data observability , monitoringu oraz Data Quality.
• Doświadczenie w testowaniu danych finansowych , raportowania i procesów regulacyjnych.
• Podstawy XBRL (Taxonomies, Facts, Contexts, Units, XML, Arelle) oraz znajomość CDM i STRATA .
• Doświadczenie w walidacji danych z OCR oraz sprawozdań finansowych.
• Testowanie rozwiązań AI/LLM (prompt testing, benchmarki, hallucination detection, grounding, model drift).
• Testowanie Agentic AI w zakresie orkiestracji, realizacji zadań i procesów naprawczych.
• Zarządzanie zespołami rozproszonymi i współpraca z zespołami interdyscyplinarnymi.
• Wykształcenie wyższe (Informatyka/Inżynieria) oraz zaawansowany język angielski .

Mile widziane:

• Certyfikacja ISTQB Advanced Test Manager lub Test Analyst ,
• Certyfikaty Certified Scrum Master (CSM) lub SAFe Agile Certification ,
• Certyfikacja Microsoft Azure Data Engineer Associate ,
• Certyfikacja Databricks Fundamentals Certification ,
• Certyfikaty z obszaru AI/ML Testing lub Data Quality .

STANOWISKO: QA Lead with Data Quality Experience

Miejsce pracy: 100% zdalnie

Start: ASAP

Forma współpracy: B2B z ITFS

Stawka: 140-160 PLN/h + VAT

Proces rekrutacyjny: Krótka rozmowa telefoniczna z rekruterem ITFS -> Rozmowa techniczna -> Rozmowa projektowa -> Decyzja

,[Tworzenie i realizacja strategii testów dla platform danych (ETL/ELT, Data Lake, DWH, AI/LLM)., Planowanie, priorytetyzacja i nadzór nad działaniami QA w procesie Agile/Scrum., Kompleksowe zarządzanie testami (funkcjonalne, integracyjne, UAT, wydajnościowe, automatyczne) i ryzykiem., Weryfikacja jakości, spójności i poprawności danych (source-to-target, data reconciliation)., Definiowanie procesów automatyzacji testów danych i ich integracja z CI/CD., Zarządzanie zespołem QA: alokacja zadań, mentoring oraz rozwój procesów jakościowych., Analiza błędów (Root Cause Analysis), nadzór nad incydentami i raportowanie jakości (KPI, Test Completion Report)., Zarządzanie środowiskami i danymi testowymi oraz zapewnienie identyfikowalności wymagań., Testowanie obszarów niefunkcjonalnych (wydajność, odporność, mechanizmy retry/idempotency)., Ścisła współpraca z biznesem, deweloperami i architektami oraz dbanie o zgodność z audytem i regulacjami.] Requirements: ETL, Python, QA, pytest, REST API, SQL