Ingegnere senior per l'automazione dei test di intelligenza artificiale

Compiti

• Sviluppare costantemente il nostro approccio all'automazione dei test tecnici e l'architettura del framework per l'ART di ML e AI, in linea con la strategia e la politica di test della Banca
• Progettare modelli di automazione dei test riutilizzabili e scalabili (page objects, client API, generatori di dati di test) che possano essere adottati da altri ingegneri di tutte le squadre, garantendo la coerenza tecnica dell’automazione dei test all’interno dell’ART
• Analizzano e valutano i requisiti, le funzionalità e le storie in termini di testabilità durante la pianificazione del PI, il perfezionamento del backlog e la pianificazione dell'iterazione
• Derivare i casi di test dall'analisi tecnica e di rischio dei requisiti funzionali e non funzionali (affidabilità, prestazioni, sicurezza, usabilità, robustezza) e selezionare le tecniche di test adeguate e il livello di automazione in base al rischio, agli obiettivi di copertura e al ROI
• Automatizzare i casi di test identificati utilizzando framework basati su Python — Playwright+Pytest per l'interfaccia utente, requests + pytest per le API, Behave o pytest-bdd per BDD/Gherkin — applicando i principi del clean code, della riutilizzabilità, della leggibilità e della stabilità
• Progettazione e implementazione di casi di test specifici per A/M: pipeline di valutazione per gli output dei modelli di linguaggio di grandi dimensioni (LLM)
• Creare e gestire test contestuali (ad es. Pytest) per le API della piattaforma e i confini dei microservizi
• Integrare e orchestrare i test automatizzati nelle pipeline CI/CD, incluse le richieste di merge (GitLab), le pipeline CI/CD di GitLab, Selenium Grid e BrowserStack
• Utilizzare Docker e Kubernetes per creare ambienti di test isolati e riproducibili
• Pianificare, programmare e avviare l'esecuzione di test automatizzati, comprese suite di regressione, smoke test, esecuzioni di release ed esecuzioni su richiesta collegate a richieste di merge e pubblicazioni ML
• Monitorare la salute dell'esecuzione, analizzare e isolare i casi di test instabili e mantenere un basso tasso di falsi positivi per garantire l'affidabilità dei segnali di qualità
• Analizzare i risultati dell'esecuzione, segnalare gli errori in Jira corredandoli di prove (log, tracce, screenshot, video) e comunicare gli indicatori di qualità allo Squad, al Product Owner e al Test Manager
• Produrre prove di esecuzione (metadati di esecuzione, artefatti, report) idonee per l’audit e la governance delle versioni, in conformità con la politica di test e i requisiti di conservazione della banca
• Partecipare attivamente alla pianificazione PI, alla progettazione del sistema, alle fasi di “Inspect & Adapt” e ad altre cerimonie SAFE nell’ambito dell’ART ML & AI
• Garantire la tracciabilità end-to-end delle funzionalità e delle storie di Jira → test automatizzati → errori → risultati dei test, avvalendosi dell’integrazione con il sistema di gestione dei test della banca
• Scrivere e gestire scenari BDD in Gherkin, collegati ai criteri di accettazione delle storie
• Lavorare a stretto contatto con Product Owner, Scrum Master, ingegneri ML, ingegneri ML-Ops e ingegneri dei dati provenienti da diverse squadre
• Allineare il proprio lavoro alla strategia di test e ai requisiti di rendicontazione della banca e fornire supporto agli ingegneri in grado di gestire gli audit provenienti da diverse squadre

Requisiti

• Competenze comprovate nell'automazione dei test basati su Python: Playwright+Python (UI), Behave o pytest-bdd (API), pytest (API)/validazione dei servizi, praticamente equivalente a REST-Assured
• Comprovata capacità di progettare e gestire framework di automazione dei test