Pomiń do treści
Logo firmy Upvanta

QA with Retail Marketing / Commerce

Upvanta

Oferta w skrócie
Widełki nieujawnione
🏠ZdalnieTryb pracy
📄B2BKontrakt
⏱️Senior · 5+ latDoświadczenie
LokalizacjaWrocław
Źródło
Aktywna
Opublikowano12 czerwca 2026
Ostatnio sprawdzono12 czerwca 2026
Wygasa za82 dni
Werdykt JobHunt

Rola to specjalista ds. jakości danych w branży retail/eCommerce. Główne zadania to walidacja przepływów danych od źródła do docelowych systemów (bazy danych, strony produktowe), wykrywanie anomalii, analiza danych z API i platform partnerskich oraz współpraca z zespołami Data Engineering, Analytics i Product. Wymagana jest znajomość narzędzi takich jak SimilarWeb i Stackline oraz umiejętność opisu praktycznych zastosowań.

Brak jawnych widełek — wynagrodzenie do ustalenia podczas rekrutacji.

Brakuje: nie podano wielkości zespołu, brak opisu procesu rekrutacyjnego.

🛠 Wymagane technologie
Dane źródłowe
TestingQAAPISimilarWebData
AI Insights
Tytuł może mylić

Tytuł sugeruje tradycyjną rolę QA (testowanie oprogramowania), ale faktycznie jest to specjalista ds. jakości danych (data QA) w branży retail, koncentrujący się na walidacji przepływów danych, analizie anomalii i pracy z narzędziami analityki digital shelf, a nie na testach manualnych czy automatyzacji.

Czym naprawdę jest ta rola?Data Analyst

Rola to specjalista ds. jakości danych w branży retail/eCommerce. Główne zadania to walidacja przepływów danych od źródła do docelowych systemów (bazy danych, strony produktowe), wykrywanie anomalii, analiza danych z API i platform partnerskich oraz współpraca z zespołami Data Engineering, Analytics i Product. Wymagana jest znajomość narzędzi takich jak SimilarWeb i Stackline oraz umiejętność opisu praktycznych zastosowań.

Plusy
  • W pełni zdalna współpraca (B2B)
  • Możliwość pracy z nowoczesnymi technologiami AI w data capture
  • Współpraca z wieloma zespołami (Data Engineering, Analytics, Product)
Na co uważać
  • Tymczasowa współpraca na 6 miesięcy bez gwarancji przedłużenia
  • Wymagane są bardzo konkretne, niszowe narzędzia (SimilarWeb, Stackline), co może ograniczać rynek
  • Brak informacji o możliwości rozwoju lub stałości projektu
  • !Nie podano wielkości zespołu ani raportowania
  • !Brak szczegółów dotyczących zakresu odpowiedzialności poza ogólnymi punktami
  • !Rola może być bardzo wyspecjalizowana, co utrudnia zmianę branży w przyszłości
  • ?Brak jawnych widełek — wynagrodzenie do ustalenia podczas rekrutacji
Codzienna praca
  • Walidacja poprawności przepływów danych end-to-source i source-to-target w środowisku retail
  • Weryfikacja jakości danych między bazami danych a stronami produktowymi (PDP)
  • Analiza danych z różnych źródeł (API, platformy, partnerzy danych)
  • Wykrywanie anomalii i niezgodności w danych oraz ich raportowanie
  • Współpraca z zespołami Data Engineering, Analytics i Product w zakresie jakości danych
  • Normalizacja, czyszczenie i strukturyzowanie danych pod kątem QA
  • Praca z narzędziami analityki retail i digital shelf, np. SimilarWeb, Stackline
  • Korzystanie z AI-based data capture i data crawling do walidacji
Więcej o ofercie
Dla kogo jest ta oferta
Profil idealny

Oferta dla doświadczonych specjalistów (Senior).

Minimum sensowne

Osoba z bezpośrednim doświadczeniem w pozyskiwaniu i czyszczeniu danych retail, znająca SimilarWeb/Stackline, ale mogąca mieć mniej niż 5 lat doświadczenia. Musi wykazać się praktyczną znajomością narzędzi i procesów QA danych.

Raczej nie dla

Kandydaci bez doświadczenia w danych retail/eCommerce, nieznający SimilarWeb/Stackline, oraz osoby szukające tradycyjnej roli QA Automation. Rola wymaga seniority, więc juniorzy i midowie bez konkretnych kompetencji w danych retail nie powinni aplikować.

Ocena dopasowania
Junior1/5
Mid2/5
Senior5/5
Hands-on5/5
Architekt1/5
Remote5/5
Enterprise3/5
Pytania do rekrutera
  • ?Ile osób liczy zespół data/data engineering, z którym będę współpracować?
  • ?Czy jest możliwość przedłużenia kontraktu po 6 miesiącach?
  • ?Jaki jest główny produkt lub klient – czy to projekt wewnętrzny, czy dla klienta zewnętrznego?
  • ?Jakie konkretnie API i platformy danych są używane?
  • ?Czy rola wymaga dyżurów lub pracy w godzinach nadliczbowych?
  • ?Jak wygląda proces onboardingu i dostęp do narzędzi?
  • ?Czy istnieje budżet na szkolenia lub konferencje?
Brakujące informacje
  • Nie podano wielkości zespołu
  • Brak opisu procesu rekrutacyjnego
  • Nie wiadomo, czy projekt jest wewnętrzny czy dla klienta
  • Brak informacji o możliwości przedłużenia współpracy
  • Nie określono zakresu odpowiedzialności poza ogólnymi punktami
🔗Podobne oferty