Automation-Architekt – Quality Engineering

Stelle nicht auf LinkedIn

vor 2 Monaten

Bewerben

E-Mails mit ähnlichen Jobs erhalten

Tintri

WebsiteLinkedInAlle Stellen

Hardware • Cloud Computing • SaaS

Tintri ist ein führender Anbieter von Datenmanagementlösungen, die speziell für virtualisierte Workloads entwickelt wurden. Mit dem Fokus auf die Vereinfachung des IT-Betriebs bietet Tintri innovative Cloud- und On-Premises-Storage-Plattformen, die das Datenmanagement optimieren und die Performance durch Automatisierung und Analytics verbessern. Die Lösungen sind auf Umgebungen zugeschnitten, die effizientes Workload-Management, Datensicherung und Transparenz erfordern und erleichtern Unternehmen so das effektive Management komplexer IT-Infrastrukturen.

201 - 500 Mitarbeiter

Gegründet 2008

🔧 Hardware

☁️ SaaS

Beschreibung

• Architektur und Verantwortung für ein pytest-basiertes Automatisierungsframework und Steuerung seiner Weiterentwicklung • Entwicklung robuster und wiederverwendbarer Python-Bibliotheken und pytest-Fixtures für APIs, CLIs und Workload-Orchestrierung • Gestaltung der Automatisierung als Self-Service-Plattform, die es Ingenieur:innen ermöglicht, Tests einfach zu schreiben und auszuführen • Erstellung von Dokumentation, Beispiele und Einarbeitungsunterlagen zur Förderung der Framework-Adoption im Engineering • Recherche und Implementierung von KI-/ML-gestützten Teststrategien zur Generierung realistischer, adaptiver Workloads • Leitung von Code-Reviews für Automatisierungsbeiträge zur Sicherstellung von Qualität und Wartbarkeit • Architektur der Automatisierung zur Validierung von Clustering-, Failover- und horizontalen Skalierungsverhalten • Implementierung von Chaos-Engineering-Praktiken zur Aufdeckung systemischer Schwachstellen • Integration von Performance- und Stresstests (fio, IOR, Minio Warp, MLPerf) in CI/CD-Pipelines • Gestaltung der Automatisierung für effiziente Ausführung auf Kubernetes, Docker, Hypervisoren und Bare-Metal • Integration von Testergebnissen mit dem Observability-Stack (Grafana, Prometheus, ELK) für telemetriegetriebene Qualität • Mentoring von QE- und Entwicklungsingenieur:innen weltweit zu Python, pytest und Entwurfsmustern für Automatisierung

🎯 Anforderungen

• Expertenniveau in Python: Tiefgehende praktische Beherrschung von Python, einschließlich pytest (Fixtures, Plugins, Parametrisierung) und asyncio • Erfahrung im Aufbau skalierbarer Automatisierungsframeworks und wiederverwendbarer Python-Bibliotheken • Fundiertes Verständnis verteilter Systeme: Clustering, Fehlertoleranz, horizontale Skalierung • Erfahrung mit Maschinenorchestrierung (sehr wünschenswert) • Umfangreiche Erfahrung mit Linux (Ubuntu/RHEL) • Gutes Verständnis von Storage-Protokollen: S3/Object, NVMe/iSCSI, NFS/SMB • Nachweisliche Fähigkeit, Performance-Tools (fio, IOR, Minio Warp) zu integrieren und Tests innerhalb von Docker und Kubernetes zu orchestrieren • CI/CD-Erfahrung mit Jenkins oder GitHub Actions • Erfahrung mit Observability-Tools wie Grafana, Prometheus oder ELK Stack • Erfahrung in der Anwendung von Data-Science- oder ML-Techniken für Tests; Vertrautheit mit Pandas, NumPy, SciPy, scikit-learn bevorzugt • Sicherer Umgang mit Bash-Scripting • Bonus: Erfahrung mit Go oder C++ • Führungskompetenzen: Mentoring, Code-Reviews, starke Kommunikation, strategisches Denken, Builder-Mindset