Ingénieur Assurance Qualité

🔥 il y a 2 minutes

Postuler Maintenant

Trouver des Emplois à Distance Similaires

Recevoir des emails pour des emplois à distance

📊 Vérifiez votre score de CV pour ce poste

Améliorez vos chances d'obtenir un entretien en vérifiant votre score de CV avant de postuler.

Télécharger le CV

Anika Systems

Site WebLinkedInTous les Emplois

51 - 200 employés

🤝 B2B

🏛️ Gouvernement

🤖 Intelligence artificielle

B2B • Government • Artificial Intelligence

Anika Systems est un fournisseur de solutions technologiques axé sur les résultats, spécialisé dans l'assistance aux agences fédérales pour atteindre leurs objectifs de mission et se préparer pour l'avenir. L'entreprise offre une gamme de services incluant les données et l'analytique, l'automatisation intelligente, le développement d'applications, la modernisation de l'informatique et l'ingénierie cloud. Anika Systems collabore avec les agences fédérales pour créer des solutions innovantes, durables et valorisantes, en se concentrant sur la réussite des objectifs dans les délais et les budgets impartis. Leurs capacités incluent la stratégie de données, l'apprentissage automatique, la transformation cloud et plus, en s'appuyant sur des partenariats avec des plateformes comme Microsoft Azure et Red Hat pour enrichir leurs offres.

Description

• Concevoir, développer et maintenir des frameworks d'automatisation QA pour des pipelines de données, des API et des plateformes d'analytique en utilisant Python et SQL. • Construire des utilitaires de test réutilisables pour la validation des données, les tests de régression et la certification des pipelines. • Intégrer des tests automatisés dans les pipelines CI/CD pour soutenir les tests et déploiements continus. • Développer des cas de tests unitaires, d'intégration et de bout en bout pour des workflows de données complexes. • Exploiter des outils de test assistés par IA pour générer des cas de test, identifier des cas limites et améliorer la couverture de tests. • Valider les pipelines ETL/ELT afin d'assurer l'ingestion, la transformation et la livraison correctes des données. • Créer des contrôles automatisés pour la complétude, la cohérence, la précision et la fraîcheur des données. • Tester l'ingestion et la transformation de jeux de données complexes, y compris des données financières au format XBRL. • Implémenter des mécanismes de réconciliation et d'audit sur les mappings source-vers-cible. • Appliquer la détection d'anomalies pilotée par IA pour identifier les problèmes de qualité des données et les défaillances de pipeline. • Développer et exécuter des stratégies de test pour des architectures de data lakehouse basées sur Apache Iceberg. • Assurer l'alignement entre les jeux de données pré-calculés (vues matérialisées) et les données source sous-jacentes. • Mettre en place une validation automatisée des règles de qualité des données, de la traçabilité (lineage) et de l'exactitude des métadonnées. • Collaborer avec les équipes data et IA pour tester les pipelines de données supportant le RAG, l'analytique et les workflows de machine learning. • Documenter les résultats de tests, les défauts et les métriques de qualité pour des parties prenantes techniques et non techniques. • Promouvoir l'adoption d'efficacités et d'automatisations pilotées par IA dans les workflows QA et d'ingénierie des données.

🎯 Exigences

• Diplôme de niveau Licence en informatique, ingénierie, systèmes d'information ou domaine connexe. • Plus de 5 ans d'expérience en ingénierie QA, tests de données ou développement logiciel. • Solides compétences en programmation en Python et maîtrise avancée de SQL. • Expérience dans la construction de frameworks de tests automatisés pour plateformes de données et pipelines ETL. • Expérience pratique avec les services de données AWS (S3, Glue, Redshift, Lambda, etc.). • Expérience de validation des vues matérialisées et des structures de données optimisées pour la performance. • Familiarité avec XBRL ou des jeux de données financiers/réglementaires complexes. • Compréhension de la modélisation des données, des métadonnées et des principes de gouvernance des données. • Expérience avec des outils CI/CD et l'intégration de tests automatisés. • Maîtrise démontrée des outils IA et des workflows de développement/test assistés par IA. • Compréhension des exigences de qualité des données pour les cas d'usage IA/ML et analytique. • Citoyenneté américaine requise ; capacité à obtenir et à maintenir une habilitation fédérale.

🏖️ Avantages

• Télétravail à 100 % • Opportunités de développement professionnel