Pomiń do treści
Logo firmy Upvanta

QA Engineer (m/k/n)

Upvanta

Oferta w skrócie
Widełki nieujawnione
🏠ZdalnieTryb pracy
📄B2BKontrakt
⏱️Mid · 3+ latDoświadczenie
LokalizacjaWrocław
Źródło
Aktywna
Opublikowano15 czerwca 2026
Ostatnio sprawdzono15 czerwca 2026
Wygasa za26 dni
Werdykt JobHunt

Rola polega na zapewnieniu jakości danych w projektach związanych z obszarem retail/eCommerce. Kandydat będzie odpowiedzialny za walidację przepływów danych, weryfikację ich jakości między bazami danych a stronami produktowymi, analizę danych z różnych źródeł oraz wykrywanie i raportowanie anomalii. Jest to rola skoncentrowana na jakości danych, a nie na testowaniu oprogramowania w tradycyjnym rozumieniu.

Brak jawnych widełek — wynagrodzenie do ustalenia podczas rekrutacji.

Brakuje: dokładna liczba lat doświadczenia jako 'regular' w danych strukturalnych jest ogólna., brak informacji o konkretnych bazach danych, z którymi będzie pracował kandydat..

🛠 Wymagane technologie
Dane źródłowe
AI Insights
Czym naprawdę jest ta rola?QA Engineer

Rola polega na zapewnieniu jakości danych w projektach związanych z obszarem retail/eCommerce. Kandydat będzie odpowiedzialny za walidację przepływów danych, weryfikację ich jakości między bazami danych a stronami produktowymi, analizę danych z różnych źródeł oraz wykrywanie i raportowanie anomalii. Jest to rola skoncentrowana na jakości danych, a nie na testowaniu oprogramowania w tradycyjnym rozumieniu.

Plusy
  • Możliwość pracy zdalnej jest wymieniona jako benefit.
  • Krótki, jasno określony proces rekrutacji (CV, Introductory interview, Technical interview).
Na co uważać
  • Czas współpracy: 6 miesięcy (może sugerować projektowy charakter pracy bez perspektywy długoterminowej współpracy).
  • !Nie podano konkretnej liczby lat doświadczenia w must-have, ale opis sugeruje doświadczenie.
  • !Nie podano szczegółów dotyczących narzędzi AI-based data capture oraz data crawling.
  • ?Brak jawnych widełek — wynagrodzenie do ustalenia podczas rekrutacji
Codzienna praca
  • Walidacja poprawności przepływów danych (end-to-source / source-to-target) w środowisku retail/eCommerce
  • Weryfikacja jakości danych pomiędzy bazami danych (DB) a stronami produktowymi (PDP)
  • Analiza danych pochodzących z różnych źródeł (API, platformy, partnerzy danych)
  • Wykrywanie anomalii i niezgodności w danych
  • Raportowanie wykrytych anomalii i niezgodności
  • Współpraca z zespołami Data Engineering / Analytics / Product w zakresie jakości danych
Więcej o ofercie
Dla kogo jest ta oferta
Profil idealny

Oferta skierowana do developerów z doświadczeniem komercyjnym (Mid).

Minimum sensowne

Osoba z praktycznym doświadczeniem w pozyskiwaniu i czyszczeniu danych retail oraz znajomością narzędzi analitycznych, która rozumie rolę QA danych i potrafi weryfikować przepływy danych.

Raczej nie dla

Nie dla osób bez doświadczenia w obszarze danych retail/eCommerce, które szukają tradycyjnej roli testera oprogramowania. Rola wymaga specyficznej wiedzy z zakresu analizy i walidacji danych.

Ocena dopasowania
Junior1/5
Mid4/5
Senior3/5
Hands-on5/5
Architekt1/5
Remote5/5
Enterprise2/5
Pytania do rekrutera
  • ?Jakie konkretnie narzędzia AI-based data capture i data crawling są wykorzystywane w projekcie?
  • ?Czy istnieje możliwość przedłużenia współpracy po 6 miesiącach?
  • ?Jakie są główne wyzwania związane z jakością danych w tym projekcie?
  • ?Jak wygląda typowa współpraca z zespołami Data Engineering i Analytics?
  • ?Czy są przewidziane jakieś szkolenia lub wsparcie w zakresie specyficznych narzędzi używanych w projekcie?
Brakujące informacje
  • Dokładna liczba lat doświadczenia jako 'regular' w danych strukturalnych jest ogólna.
  • Brak informacji o konkretnych bazach danych, z którymi będzie pracował kandydat.
  • Brak informacji o narzędziach używanych do raportowania anomalii.
Zespół

Praca w środowisku Agile/Scrum, z naciskiem na współpracę z zespołami Data Engineering, Analytics i Product.

Rekrutacja

CV, Introductory interview, Technical interview.

🔗Podobne oferty