Stellenangebot

Senior AI Test Automation Engineer

Wir suchen einen Senior AI Test Automation Engineer, der für die technische Testautomatisierungslösung unseres AI- und ML-Ops-Plattforms verantwortlich ist. Der erfolgreiche Kandidat wird die Architektur, Implementierung und Ausführung unserer Testautomatisierungslösung übernehmen und sicherstellen, dass diese den Anforderungen der Bank entspricht.

Ausland

Julius Bär Gruppe AG

100%

Aufgaben

Definieren und Weiterentwickeln des 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, Features und Stories für Testbarkeit während der PI-Planung, Backlog-Refinement und Iteration-Planung
Ableiten von Testfällen aus technischer und Risikoanalyse von funktionalen und nicht-funktionalen Anforderungen
Automatisieren von identifizierten Testfällen mit Python-basierten Frameworks (Playwright/Python, requests + pytest, Behave oder pytest-bdd)
Entwerfen und Implementieren von AI-spezifischen Testfällen: Evaluierungspipelines für LLM-Ausgaben
Erstellen und Warten von Testverträgen (z.B. Pact) für Plattform-APIs und Microservice-Grenzen
Integrieren und Orchestrieren von automatisierten Tests in GILab-CI/CD-Pipelines
Nutzen von Docker und Kubernetes, um isolierte, reproduzierbare Testumgebungen bereitzustellen

Anforderungen

Erwiesene Expertise in Python-basierter Testautomatisierung: Playwright/Python (UI), Behave oder pytest-bdd (BDD), requests + pytest (API)
Nachgewiesene Fähigkeit, Testautomatisierungsframeworks zu entwerfen und zu besitzen, nicht nur Testskripte zu schreiben
Praktische Erfahrung bei der Integration und Ausführung von automatisierten Tests in CI/CD-Pipelines, idealerweise GILab oder äquivalente Unternehmensplattformen
Erfahrung mit Testausführung, Parametrisierung, Flaky-Test-Management und modernen Berichtswerkzeugen (Allure, pytest-html oder äquivalent)
Solide Kenntnisse von GILab und Version-Control-Workflows, Fähigkeit, sauberen Code-Prinzipien und Code-Review-Kultur
Arbeitskenntnisse von Docker, Vertrautheit mit Kubernetes-Grundlagen (Jobs, Namespaces)
Exposition bei der Testung von AI/ML-Systemen, Testen durch Testen, Entwicklung oder angewandte Projekte ist ein starker Pluspunkt, Fähigkeit, AI/ML-Testexpertise zu entwickeln und zu besitzen, ist essentiell
Fließendes Englisch, Spanisch ist ein Plus