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