Responsabile senior dei test e ingegnere della qualità a tempo pieno (f/m/d)

Compiti

• Garantire la qualità dell'implementazione e un'adeguata verifica dei casi d'uso dell'IA
• Definire e sviluppare l'approccio tecnico ai test e l'architettura del framework per l'ART ML & AI, in linea con la strategia e la politica di test della Banca
• Progettare modelli di 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 dei test in tutta l’ART
• Analizzare e valutare requisiti, funzionalità e user stories in termini di testabilità durante il PI Planning, il Backlog Refinement e l'Iteration Planning
• Derivare i casi di test dall'analisi tecnica e basata sul rischio dei requisiti funzionali e non funzionali (affidabilità, prestazioni, sicurezza, usabilità, carico/stress)
• Automatizzazione dei casi di test identificati con framework basati su Python (Playwright/Python per l'interfaccia utente, requests automation (Pytest per le API, Behave o pytest-bdd per BDD/Gherkin)
• Progettazione e implementazione di casi di test specifici per l'IA/ML: pipeline di valutazione per i risultati del ML
• Integrazione e coordinamento dei test automatizzati nelle pipeline CI/CD di GitLab, comprese la pipeline delle richieste di merge e GitLab Runner
• Pianificazione, programmazione e avvio di esecuzioni automatizzate dei test in diversi ambienti (DEV, INT, UAT, pre-PROD)
• Segnalare i risultati dell'esecuzione del triage e le anomalie in Jira, corredandoli di prove (log, tracce, screenshot, video), e comunicare gli indicatori di qualità allo Squad e al Product Owner

Requisiti

• Esperienza pratica nell'integrazione e nell'esecuzione di test per soluzioni di intelligenza artificiale e/o progetti relativi ai big data
• Ottima conoscenza di Git e dei flussi di lavoro relativi al controllo delle versioni, nonché della cultura della revisione del codice
• Conoscenza pratica di Docker, familiarità con i concetti di base di Kubernetes (pod, namespace)
• Esperienza nella verifica di sistemi di IA/ML o forte motivazione a sviluppare tale competenza
• Conoscenza della progettazione dell'IA, dei microservizi, delle architetture basate sugli eventi e dei livelli di autenticazione
• Persona capace di lavorare in squadra e con un forte senso di responsabilità, in grado di gestire i problemi di automazione dall'analisi all'esecuzione fino alla risoluzione con una supervisione minima
• Laurea triennale o magistrale in informatica, ingegneria o in un campo affine
• Almeno 5-7 anni di esperienza con piattaforme di dati e di machine learning, nonché con le relative attività di controllo qualità e/o collaudo, oltre a una solida esperienza con Python
• È fortemente preferibile l'esperienza in un contesto regolamentato (servizi finanziari, sanità, settore farmaceutico)
• Certificazioni ISTQB (con Foundation come base)
• SAFe (SPC, SSM o equivalente) o competenze in ambito DevOps costituiscono un vantaggio

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