Senior QA Python

Requirements:
stworzenie i utrzymywanie test concept oraz strategii QA dla systemu AURA, określenie poziomów testów oraz podziału odpowiedzialności pomiędzy development i QA, definiowanie podejścia risk-based do priorytetyzacji testów, określenie strategii środowisk i danych testowych, zdefiniowanie klasyfikacji błędów, severity levels, blockerów oraz kryteriów akceptacji i release, przygotowanie dokumentacji umożliwiającej sprawne wdrożenie kolejnych osób do obszaru testów, przygotowanie i wdrożenie koncepcji automatyzacji testów, automatyzacja testów backendowych, integracyjnych i API w Pythonie z wykorzystaniem pytest, testowanie pipeline’ów danych oraz procesów batchowych, integracja testów automatycznych z CI, przygotowanie testów regresyjnych dla plików PDF, w tym visual comparison, preflight oraz walidacji PDF/X-3, automatyzacja testów frontendu, np. z wykorzystaniem Playwright, generowanie syntetycznych i rule-based danych testowych, testowanie niekompletnych danych, błędnych formatów, duplikatów oraz edge case’ów, budowanie i utrzymywanie referencyjnych datasetów na podstawie rzeczywistych wydań, wykorzystywanie property-based testing, np. Hypothesis, definiowanie i automatyczne zbieranie metryk jakościowych, monitorowanie trendów i regresji jakości, analiza jakości działania solverów, m.in. fill rate, white space, stosunku reklam do treści, naruszeń reguł oraz runtime względem search budget, weryfikacja jakości pipeline’ów AI, m.in. zgodności długości treści z limitami oraz regresji po zmianach promptów lub modeli, prowadzenie runtime, performance oraz volume testing, testowanie dużych wydań, równoległego przetwarzania oraz wielu tytułów produkowanych jednocześnie, analiza bottlenecków, profiling oraz analiza metryk w Grafanie, testowanie skalowania rozwiązania w AWS EKS, exploratory testing oraz release testing w obszarach niewymagających automatyzacji, planowanie i dokumentowanie testów manualnych.
Must have: Python
Daily tasks: - Stworzenie i utrzymywanie strategii testów oraz podejścia QA dla systemu AURA
– Określenie poziomów testów i podziału odpowiedzialności pomiędzy development i QA
– Definiowanie podejścia risk-based do priorytetyzacji testów
– Określenie strategii środowisk oraz danych testowych
– Definiowanie klasyfikacji błędów, severity levels, blockerów, acceptance criteria i release criteria
– Przygotowanie i rozwój automatyzacji testów w Pythonie z wykorzystaniem pytest
– Tworzenie testów integracyjnych, API, backendowych oraz testów pipeline’ów danych
– Integracja testów automatycznych z procesami CI
– Automatyzacja testów frontendu z wykorzystaniem Playwright
– Przygotowanie testów regresyjnych PDF, w tym visual comparison, preflight oraz walidacji PDF/X-3
– Generowanie syntetycznych i rule-based danych testowych
– Testowanie niekompletnych danych, błędnych formatów, duplikatów oraz edge case’ów
– Budowanie i utrzymywanie referencyjnych datasetów testowych
– Definiowanie i automatyczne zbieranie metryk jakościowych
– Monitorowanie trendów jakości oraz regresji
– Testowanie runtime, performance i volume
– Testowanie parallel processing
– Projektowanie scenariuszy wydajnościowych i analiza bottlenecków
– Profiling i analiza metryk w Grafanie
– Testowanie skalowania rozwiązania w AWS EKS
– Analiza jakości wyników solverów oraz pipeline’ów AI
– Exploratory testing i release testing