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Senior AI Test Automation Engineer

Der Senior AI Test Automation Engineer ist für die technische Testautomatisierungslösung des AI- und ML-Ops-Plattforms verantwortlich und entwickelt und implementiert Testautomatisierungslösungen für die Bank. Die Rolle umfasst die Definition und Evolution der Testautomatisierungsansätze, die Entwicklung von wiederverwendbaren Testmustern und die Automatisierung von Testfällen unter Verwendung von Python-basierten Frameworks.

Ausland

Julius Bär Gruppe AG

100%

Aufgaben

Definieren und Weiterentwickeln des technischen Testautomatisierungsansatzes und der Testframework-Architektur für die ML- und AI-ART
Entwerfen von wiederverwendbaren, skalierbaren Testautomatisierungsmustern (Page-Objekte, API-Clients, Testdaten-Builder)
Analysieren und bewerten von Anforderungen, Funktionen und Stories hinsichtlich Testbarkeit
Ableiten von Testfällen aus technischer und Risikoanalyse von funktionalen und nicht-funktionalen Anforderungen
Automatisieren von Testfällen mit Python-basierten Frameworks (Playwright+Python, requests+pytest, Behave oder pytest-bdd)
Entwerfen und Implementieren von A/ML-spezifischen Testfällen: Evaluierungspipelines für LLM-Ausgaben
Aufbauen und Warten von Kontext-Tests (z.B. Pact) für Plattform-APIs und Microservice-Grenzen
Integrieren und Orchestrieren von automatisierten Tests in GitLab CI/CD-Pipelines
Planen, Schedulen und Auslösen von automatisierten Testausführungen über Umgebungen hinweg
Überwachen der Ausführungsgesundheit, Untersuchen und Quarantänen von flaky Testfällen
Triage von Ausführungsergebnissen, Melden von Fehlern in Jira mit Beweisen und Kommunizieren von Qualitätsignalen
Erstellen von Ausführungsbeweisen (Laufmetadaten, Artefakte, Berichte) für Audit- und Release-Governance
Beitragen zu PI-Planung, System-Design, Inspect & Adapt und anderen SAFE-Zeremonien
Sicherstellen von End-to-End-Traceability von Jira-Features und Stories zu automatisierten Tests, Fehlern und Testergebnissen
Mitwirken an der Erstellung und Wartung von BDD-Szenarien in Gherkin
Zusammenarbeiten mit Product Ownern, Scrum Masters, ML-Engineers, ML-Ops-Engineers und Data Engineers
Ausrichten an der Teststrategie und Berichterstattungsanforderungen der Bank

Anforderungen

Erprobte Expertise in Python-basierter Testautomatisierung: Playwright+Python (UI), Behave oder pytest-bdd (APIs), pytest (API)
Nachgewiesene Fähigkeit, Testautomatisierungsframeworks zu entwerfen und zu besitzen, nicht nur Testskripte zu schreiben
Praktische Erfahrung mit der Integration und Ausführung von automatisierten Tests in CI/CD-Pipelines
Erfahrung mit testgetriebener Entwicklung, Parametrisierung, Flaky-Test-Management und modernen Berichtswerkzeugen (Allure, pytest-html)
Solide Kenntnisse von Git und Version-Control-Workflows
Arbeitskenntnisse von Docker und Kubernetes-Grundlagen (Jobs, Namespaces)
Exposition gegenüber der Testung von AI/ML-Systemen durch Testen, Entwicklung oder angewandte Projekte ist ein starker Pluspunkt
Fähigkeit, eigene Testautomatisierungslösungen zu entwickeln und zu besitzen
Fließendes Englisch; Spanisch ist ein Plus