AI Software Development Engineer in Test | Branża bankowa
Edge One Solutions
Rola łączy testowanie oprogramowania z budową zaawansowanych agentów AI. Będziesz projektować i rozwijać platformę AI, która automatyzuje procesy QA E2E – generowanie, przegląd i wykonywanie testów. Pracujesz w fazie PoC, eksplorując podejścia z frameworkami agentowymi (LangGraph, CrewAI, AutoGen) i integrując z narzędziami jak Jira, qTest i Jenkins. Klient to duży amerykański bank inwestycyjny, a projekt ma charakter R&D z silnym naciskiem na AI.
Brak jawnych widełek — wynagrodzenie do ustalenia podczas rekrutacji.
Brakuje: nie podano wielkości zespołu ani liczby agentów ai do zbudowania, brak opisu procesu rekrutacyjnego (etapy, czas, format).
Wbrew tytułowi SDET, rola koncentruje się na budowie platformy AI z agentami, a nie na typowym testowaniu. To stanowisko inżyniera AI/ML dla QA – głównym zadaniem jest rozwój agentów z użyciem LangGraph/CrewAI/AutoGen i integracja z narzędziami QA.
Rola łączy testowanie oprogramowania z budową zaawansowanych agentów AI. Będziesz projektować i rozwijać platformę AI, która automatyzuje procesy QA E2E – generowanie, przegląd i wykonywanie testów. Pracujesz w fazie PoC, eksplorując podejścia z frameworkami agentowymi (LangGraph, CrewAI, AutoGen) i integrując z narzędziami jak Jira, qTest i Jenkins. Klient to duży amerykański bank inwestycyjny, a projekt ma charakter R&D z silnym naciskiem na AI.
- ✓Unikalny projekt łączący AI i QA – możliwość pracy z najnowszymi frameworkami agentowymi
- ✓Faza PoC daje autonomię techniczną i szansę na realny wpływ na architekturę
- ✓Współpraca z AI Lab i architektami – dostęp do ekspertów
- ✓Benefity: budżet na szkolenia/certyfikaty, elastyczne benefity, lekcje angielskiego, wsparcie psychologiczne
- −Projekt startuje od fazy PoC – niepewność co do kontynuacji i skali wdrożenia
- −Brak widełek wynagrodzenia w ofercie
- −Outsourcing do klienta bankowego – możliwe ograniczenia dostępu i ścisłe procedury bezpieczeństwa
- !Praca hybrydowa 3 dni w biurze w Krakowie – brak elastyczności
- !Szeroki zakres wymaganych technologii (AI agent frameworks, test automation, CI/CD, korporacyjne ograniczenia)
- !Rola w outsourcingu – mniejsza kontrola nad projektem i kulturą zespołu
- !Brak informacji o procesie rekrutacyjnym
- ?Brak jawnych widełek — wynagrodzenie do ustalenia podczas rekrutacji
- •Budowa agentów AI do generowania, przeglądu i wykonywania testów z użyciem LangGraph, CrewAI lub AutoGen
- •Tworzenie warstwy orkiestracji i komunikacji między agentami
- •Integracja platformy z Jira, qTest, Jenkins i systemami wewnętrznymi klienta
- •Pisanie i utrzymywanie przypadków testowych w formacie BDD/Gherkin
- •Konfiguracja i zarządzanie pipeline'ami CI/CD (Jenkins, Docker, OpenShift)
- •Współtworzenie architektury rozwiązania i rekomendowanie technologii
- •Prototypowanie i walidacja koncepcji w trybie R&D / PoC
- •Współpraca z AI Lab, architektami i zespołem developerskim klienta
Oferta skierowana do developerów z doświadczeniem komercyjnym (Mid).
Inżynier QA z minimum 3-4 latami doświadczenia w automatyzacji testów full-stack, który rozpoczął pracę z frameworkami agentowymi AI i ma doświadczenie z Jenkins/Docker w środowisku enterprise.
Nie dla juniorów ani osób bez doświadczenia w AI agent frameworks. Rola wymaga zaawansowanej wiedzy z automatyzacji testów oraz praktycznej znajomości LangGraph/CrewAI/AutoGen. Osoby szukające typowej roli SDET bez komponentu AI nie będą odpowiednie.
- ?Ile osób liczy zespół projektowy (AI Lab, developerzy, architekci)?
- ?Jaki jest przewidywany czas trwania fazy PoC i jakie są kryteria przejścia do pełnej implementacji?
- ?Czy istnieje możliwość pracy zdalnej w większym wymiarze niż 3 dni w biurze?
- ?Jakie są konkretne narzędzia Azure AI planowane do użycia?
- ?Czy dyżury on-call lub praca w godzinach amerykańskich będą wymagane?
- ?Jaki jest proces rekrutacyjny – ile etapów, czy jest zadanie domowe lub live coding?
- ?Czy firma oferuje wsparcie w uzyskaniu certyfikatów związanych z AI (np. Azure AI)?
- −Nie podano wielkości zespołu ani liczby agentów AI do zbudowania
- −Brak opisu procesu rekrutacyjnego (etapy, czas, format)
- −Nie wiadomo, czy praca będzie odbywać się w stałych godzinach czy z elastycznym grafikiem
- −Brak informacji o budżecie na infrastrukturę Azure AI
Praca w zespole R&D z AI Lab, architektami i developerami klienta – kultura nastawiona na innowacje i prototypowanie, ale w ramach korporacyjnych procedur banku.