AI QA / Evaluation Engineer (M/F/NB)
Etteplan
Rola łączy tradycyjne QA z ewaluacją rozwiązań AI w Software Engineering. Będziesz projektować strategie testowania i mierzenia skuteczności narzędzi AI wspierających programistów – definiować metryki, scenariusze testowe i kryteria akceptacji. To nie jest typowe testowanie manualne ani automatyzacja, ale bardziej strategiczne i analityczne podejście do oceny jakości procesów wspieranych przez AI, z naciskiem na ciągłe doskonalenie i budowanie zaufania do nowego modelu pracy.
Brak jawnych widełek — wynagrodzenie do ustalenia podczas rekrutacji.
Brakuje: nie podano wielkości zespołu ani struktury, brak informacji o konkretnych narzędziach ai używanych w firmie.
Rola łączy tradycyjne QA z ewaluacją rozwiązań AI w Software Engineering. Będziesz projektować strategie testowania i mierzenia skuteczności narzędzi AI wspierających programistów – definiować metryki, scenariusze testowe i kryteria akceptacji. To nie jest typowe testowanie manualne ani automatyzacja, ale bardziej strategiczne i analityczne podejście do oceny jakości procesów wspieranych przez AI, z naciskiem na ciągłe doskonalenie i budowanie zaufania do nowego modelu pracy.
- ✓Przestrzeń do eksperymentowania i proponowania nowych podejść
- ✓Realny wpływ na rozwój nowych usług i sposobów pracy
- ✓Rozwój kompetencji w dynamicznie rozwijającym się obszarze (AI w Software Engineering)
- ✓Współpraca z interdyscyplinarnymi zespołami ekspertów
- !Brak informacji o modelu pracy (zdalny/hybrydowy/stacjonarny)
- !Niejasny poziom seniority – oferta nie określa wprost, czy to rola mid, senior czy lead
- !Szeroki zakres odpowiedzialności – może być wyzwaniem dla osoby bez doświadczenia w definiowaniu strategii jakości
- ?Brak jawnych widełek — wynagrodzenie do ustalenia podczas rekrutacji
- •Projektowanie strategii testowania i ewaluacji rozwiązań AI wspierających Software Engineering
- •Definiowanie metryk jakości i kryteriów oceny skuteczności procesów AI
- •Przygotowywanie scenariuszy testowych i zestawów ewaluacyjnych dla narzędzi AI
- •Ocena jakości rezultatów generowanych przez agentów AI (analiza błędów, raportowanie)
- •Monitorowanie trendów jakościowych i wpływu AI na efektywność zespołów
- •Współpraca z zespołami developerskimi przy doskonaleniu procesów i narzędzi
- •Wspieranie budowy standardów jakości dla AI-powered Software Engineering
- •Analiza danych i rekomendowanie usprawnień na podstawie obserwacji
Idealny kandydat to inżynier QA z 3-5 latami doświadczenia, który chce wykroczyć poza tradycyjne testowanie i zająć się strategiczną ewaluacją jakości w kontekście AI. Powinien mieć doświadczenie w definiowaniu metryk i testów, a także autentyczne zainteresowanie nowymi technologiami i wpływem AI na procesy wytwórcze.
Minimalny profil to osoba z 1-2 latami doświadczenia w QA, która ma silne umiejętności analityczne, zna podstawy testowania i chce rozwijać się w kierunku ewaluacji rozwiązań AI.
Osoby szukające wyłącznie manualnego testowania lub automatyzacji bez elementów strategicznych i analitycznych raczej nie odnajdą się w tej roli. Rola wymaga myślenia systemowego i gotowości do definiowania nowych procesów, a nie tylko wykonywania testów.
- ?Ile osób liczy zespół i jakie role wchodzą w jego skład?
- ?Czy istnieją już konkretne narzędzia AI, które będziemy oceniać, czy dopiero je definiujemy?
- ?Jak mierzy się sukces w tej roli – jakie KPI będą stosowane?
- ?Czy przewidziany jest budżet na szkolenia lub konferencje związane z AI/QA?
- ?Jaka jest preferowana forma współpracy (B2B/UoP) i czy widełki wynagrodzenia są jawne?
- ?Czy praca jest w pełni zdalna, hybrydowa, czy stacjonarna?
- ?Jakie są możliwości rozwoju – czy istnieje ścieżka do roli lidera jakości AI?
- ?Czy w zespole są już osoby z doświadczeniem w obszarze Human-AI Collaboration?
- −Nie podano wielkości zespołu ani struktury
- −Brak informacji o konkretnych narzędziach AI używanych w firmie
- −Nie określono, czy rola wiąże się z on-call lub dyżurami
- −Brak informacji o budżecie szkoleniowym
- −Nie wiadomo, czy praca jest zdalna, hybrydowa, czy stacjonarna (jedynie 'elastyczność')
Zespół koncentruje się na innowacyjnym podejściu do Software Engineering z wykorzystaniem AI. Kultura opiera się na współpracy, eksperymentowaniu i ciągłym doskonaleniu – oczekuje się proaktywności i zaangażowania w kształtowanie nowych standardów.
1. Zgłoszenie CV z oczekiwaniami finansowymi, preferowaną formą współpracy i dostępnością. 2. Rozmowa z HR (online) o ścieżce zawodowej i motywacji. 3. Rozmowa merytoryczna z osobami zaangażowanymi w rozwój AI-powered Software Engineering. 4. Informacja zwrotna po zakończeniu procesu.