Senior Data QA Engineer (#1555) in N-iX

N-iX ist aktiv auf der Suche nach einem Senior Data QA Engineer zur Verstärkung unseres Teams! Unser Kunde ist eines der größten Finanzinstitute in der Ukraine. AWS-Migration. Verantwortlichkeiten: Erstellen und verbessern Sie Testpläne, in denen Testziele, Testumfang, Methoden und Zeitpläne speziell für datenbezogene Funktionen, Pipelines oder Systeme dargelegt werden. Bereiten Sie die Grundlage für die Einrichtung der Testautomatisierung vor. Erstellen, erzwingen und verbessern Sie Datenqualitätsstandards und -richtlinien, um die Einhaltung sicherzustellen Konsistenz über Datensätze hinweg. Unterstützen Sie andere Teammitglieder und geben Sie ihnen Empfehlungen. Arbeiten Sie eng mit Dateningenieuren und Stakeholdern zusammen, um Projektanforderungen, Datenspezifikationen und Erwartungen zu verstehen. Kommunizieren Sie Erkenntnisse, Probleme und Lösungen proaktiv an technische und nichttechnische Stakeholder und sorgen Sie so für Klarheit und Verständnis .Entwerfen und dokumentieren Sie Testfälle und Testszenarien, die auf Datenvalidierung, ETL-Prozesse, Datenmigration und andere datenbezogene Arbeitsabläufe zugeschnitten sind. Überprüfen Sie die Genauigkeit, Konsistenz und Vollständigkeit von Daten, indem Sie Datenvalidierung und Integritätsprüfungen durchführen. Identifizieren und beheben Sie Unstimmigkeiten oder Anomalien. Analysieren Sie Datenprofile, um Datenstrukturen, Muster und Anomalien für eine effektive Qualitätsbewertung zu verstehen. Führen Sie verschiedene Arten von Tests durch, einschließlich Funktionstests, Regressionstests, Integrationstests und Leistungstests, On-Data-Pipelines, ETL-Workflows und Datentransformationen. Untersuchen und führen Sie eine Ursachenanalyse datenbezogener Probleme durch und arbeiten Sie mit relevanten Teams zusammen, um die zugrunde liegenden Ursachen zu ermitteln und effektive Lösungen umzusetzen. Bleiben Sie mit den neuesten Trends, Tools und Best Practices in der Testautomatisierung und Qualitätssicherung auf dem Laufenden. Qualifikationen und Fähigkeiten: 4+ Jahre relevante Arbeit Erfahrung in der Datenanalyse, Qualitätssicherung, Datenverwaltung oder einem ähnlichen Bereich ist sehr wünschenswert. Erfahrung mit dem Automatisierungsansatz. Erfahrung mit Automatisierungstools. Kenntnisse über Datenqualitäts-Frameworks, Datenprofilierung, Datenvalidierung und Datenbereinigungstechniken. Vertrautheit mit Data-Governance-Prinzipien und Best Practices. Erfahrung in der Entwicklung und Ausführung von Testplänen, Testfällen und Testskripten speziell für die Datenqualitätssicherung. Verständnis von Datenbanksystemen und ETL Prozesse (Extrahieren, Transformieren, Laden). Kenntnisse in der Arbeit mit relationalen Datenbanken (SQL, MySQL, PostgreSQL usw.). Fähigkeit, eine umfassende Dokumentation von Datenqualitätsprozessen, -standards und -problemen zu erstellen. Starke Analyse- und Problemlösungsfähigkeiten mit Liebe zum Detail. Zumindest ein mittelstarkes Englischniveau. Gut zu haben: Kenntnisse in Datenanalysetools wie SQL, Python, R oder ähnlichen Sprachen zum Abfragen und Bearbeiten von Daten. Gut zu haben, DB- und Kafka-Kenntnisse. Vertrautheit mit Versionskontrollsystemen (z. B. Git) und kontinuierlicher Integration/kontinuierlicher Bereitstellung (CI/CD). ) Rohrleitungen. Unser Angebot: Flexibles Arbeitsformat – remote, im Büro oder flexibel. Ein wettbewerbsfähiges Gehalt und ein gutes Vergütungspaket. Persönliche Karriereentwicklung. Professionelle Entwicklungstools (Mentoring-Programm, Tech-Vorträge und Schulungen, Kompetenzzentren und mehr).ihre standortspezifischen Vorteile