项目描述
我们正在寻找一位首席质量保证工程师，以确保我们数据平台的质量和可靠性。您将负责开发和维护我们的数据管道、ETL流程和后端系统的测试自动化框架。这个角色提供了在高度动态和协作的环境中使用尖端技术的机会。作为测试自动化的关键角色，您将推动质量改进计划，与开发团队紧密合作，并在我们的数据操作中贡献左移方法。您将站在确保我们的数据基础设施支持全球投资战略和使命的前沿。
职责
- 设计和维护自动化测试框架（单元、集成、端到端），
- 测试 Apache Spark、Delta Lake 和 Databricks Runtime 功能，
- 验证数据正确性、模式演变和转换，
- 自动化 API 和后端测试（REST/gRPC），
- 运行性能、可扩展性和容错测试，
- 将测试集成到 CI/CD 管道中，
- 与平台、基础设施和机器学习工程师密切合作
技能
必须具备
- 至少8年QA自动化经验。
- 对 PySpark 有扎实的理解（3年以上）
- 拥有后端和API测试的实际经验，包括REST服务、身份验证和数据验证
- 具有测试自动化工具的经验
- 具备创建测试脚本的SQL和Python的强大知识。
- 熟悉数据仓库和ETL工具的质量测试。
- 理解CI/CD流程和集成。
- 快速学习者，能够适应新技术和工具。
- 在BSFI领域的经验。
- 强大的架构所有权，
- 团队管理和开发人员协作，
- QA领导能力。
加分项
- 测试大数据或分析平台（如Databricks）的经验
- 理解投资数据领域。
- 熟悉ServiceNow用于事件跟踪。
- 熟悉Dynatrace或Datadog用于系统可观察性和监控。
- 拥有ISTQB认证或同等测试认证。
