Ingénieur en développement logiciel - Tests (SDET)

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Alpen Labs

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11 - 50 employés

Fondée en 2022

💼 Conseil

₿ Crypto

🌐 Web 3

🔥 Financement dans la dernière année

💰 Grant - Alpen Labs en 2025-10

Consulting • Crypto • Web 3

Alpen Labs est une entreprise d'infrastructure blockchain développant des primitives financières natives de Bitcoin et des outils pour développeurs. Elle propose un environnement compatible avec l'EVM et des primitives de sécurité novatrices, telles qu'un pont Bitcoin 1-sur-N, des vérificateurs ZK optimistes et une architecture de rollup ZK, afin de permettre une finance Bitcoin programmable, sécurisée et non-custodiale. Alpen Labs se consacre à permettre aux développeurs de déployer des applications financières libellées en BTC, telles que des prêts et des paiements, qui se règlent directement en Bitcoin tout en préservant la décentralisation et la sécurité de Bitcoin.

Description

• Servir de passage obligé qualité entre l'équipe d'ingénierie et la production, en veillant à ce que les releases répondent aux standards de qualité perçus par les utilisateurs • Développer et maintenir des frameworks d'automatisation évolutifs pour les services back-end, les API et l'infrastructure blockchain • Concevoir des stratégies de tests basées sur les exigences produit, les parcours utilisateurs et des scénarios d'utilisation réels • Construire et maintenir des suites de tests de régression automatisés • Valider les mises à niveau logicielles et les migrations de versions • Intégrer les tests automatisés dans les pipelines CI/CD et améliorer la vitesse d'exécution, la fiabilité et la couverture • Utiliser des outils d'aide au développement assistés par IA pour accélérer la création de tests et optimiser les workflows QA • Collaborer avec les équipes d'ingénierie et produit pour définir les critères d'acceptation et identifier les risques qualité • Réaliser des tests exploratoires pour mettre au jour des cas limites, des problèmes d'utilisabilité et des comportements inattendus • Évaluer les défauts, estimer les risques de release et déterminer si des issues doivent bloquer une mise en production • Diagnostiquer les échecs, reproduire les bugs et fournir des rapports détaillés • Relire le code et améliorer la testabilité, la maintenabilité et la fiabilité • Créer et maintenir la documentation technique, les plans de test, les normes de test et les checklists de release • Promouvoir une culture d'ingénierie axée sur la qualité et améliorer les processus et outils QA

🎯 Exigences

• Minimum 4 ans d'expérience en tant que SDET, QA Automation Engineer ou dans un rôle similaire d'ingénierie de la qualité logicielle • Expérience dans la conception et la montée en charge d'automatisation QA pour des systèmes de production à grande échelle, en tirant parti de l'IA • Expérience de tests sur des logiciels en production dans les domaines Web3, blockchain, fintech ou systèmes distribués à haute fiabilité • Expérience pratique des tests back-end, tests d'API, tests d'intégration et tests end-to-end • Excellente maîtrise de Python pour l'automatisation et les tests d'API • Expérience d'intégration des tests automatisés dans des pipelines CI/CD • Expérience avec Kubernetes, Docker et des environnements cloud-native • Capacité à lire et comprendre du code Rust • Connaissance des systèmes basés sur l'EVM • La connaissance de l'infrastructure Bitcoin, des bridges ou des systèmes à connaissance zéro (zero-knowledge) est un atout majeur • Solide compréhension des tests de régression, de la gestion des releases et des méthodologies de tests basés sur le risque • Expérience de collaboration avec les équipes d'ingénierie et produit tout au long du cycle de développement logiciel • Expérience avec des outils de développement assistés par IA (Codex, Claude Code, Cursor, GitHub Copilot ou similaires) fortement souhaitée • Capacité à concilier rigueur technique et qualité produit pragmatique • Curiosité et approche analytique face aux systèmes distribués complexes • Grande attention aux détails et méthode rigoureuse d'investigation des défauts • Excellentes compétences en communication et en collaboration interfonctionnelle • Capacité à travailler de façon autonome dans un environnement de startup rapide • Intérêt pour les nouvelles technologies et les workflows propulsés par l'IA