AI QA Engineer (k/m/n)
Sorigo
To rola łącząca QA automation z wdrażaniem i szkoleniem narzędzi AI w organizacji. Mimo tytułu 'AI QA Engineer', głównym zadaniem jest prowadzenie warsztatów, tworzenie standardów użycia AI w SDLC oraz optymalizacja promptów/workflowów. Codzienna praca to nie testowanie, a edukacja i governance AI w zespołach IT.
Brak jawnych widełek — wynagrodzenie do ustalenia podczas rekrutacji.
Brakuje: nie podano liczby dni hybrydowych w biurze, brak opisu procesu rekrutacyjnego.
Tytuł sugeruje stanowisko QA Automation Engineer skoncentrowane na testach z AI, ale realnie jest to rola trenersko-konsultingowa: prowadzenie warsztatów, tworzenie standardów AI i optymalizacja workflowów. Testowanie automatyczne jest jedynie dodatkowym elementem.
To rola łącząca QA automation z wdrażaniem i szkoleniem narzędzi AI w organizacji. Mimo tytułu 'AI QA Engineer', głównym zadaniem jest prowadzenie warsztatów, tworzenie standardów użycia AI w SDLC oraz optymalizacja promptów/workflowów. Codzienna praca to nie testowanie, a edukacja i governance AI w zespołach IT.
- ✓Firma deklaruje przyjazną atmosferę i docenianie zaangażowania
- ✓Możliwość wpływania na standardy AI w organizacji – rola z dużą autonomią w zakresie AI governance
- ✓Praca z najnowszymi technologiami AI i trendami rynku
- −Rola w dużej mierze polega na szkoleniach i tworzeniu standardów, a nie na testowaniu – może rozczarować osoby szukające stricte technicznej pracy QA
- −Brak informacji o konkretnym produkcie/projekcie – nie wiadomo, nad czym dokładnie będzie się pracować
- !Hybryda w Warszawie – nie ma informacji o liczbie dni w biurze
- !Wymóg znajomości metodyk w dużych organizacjach finansowych może zawężać kandydatów
- !Opis sugeruje, że AI to główny obszar, ale w must-have są też tradycyjne narzędzia QA – zakres może być szeroki i rozmyty
- ?Brak jawnych widełek — wynagrodzenie do ustalenia podczas rekrutacji
- •Prowadzenie szkoleń i warsztatów z narzędzi AI (Copilot, ChatGPT, Claude) dla zespołów IT
- •Tworzenie standardów i wytycznych użycia AI w procesach SDLC
- •Projektowanie i optymalizacja promptów oraz workflowów AI dla konkretnych zadań developerskich
- •Ocena i porównywanie narzędzi AI pod kątem jakości, kosztów i ryzyk
- •Mierzenie efektywności wdrożeń AI (KPI, OKR, ROI)
- •Prowadzenie wewnętrznej bazy wiedzy i dokumentacji AI
- •Okazjonalne tworzenie i utrzymanie testów automatycznych (Selenium, JMeter) w ramach wsparcia QA
Oferta dla doświadczonych specjalistów (Senior).
QA Automation Engineer z co najmniej 5-letnim stażem, który ma praktyczne doświadczenie z narzędziami AI (np. Copilot, ChatGPT) i choć raz prowadził szkolenie wewnętrzne.
Osoby bez doświadczenia w automatyzacji testów (poniżej 5 lat) lub takie, które nie miały styczności z narzędziami AI. Rola wymaga także umiejętności trenerskich, więc osoby unikające wystąpień publicznych raczej nie powinny aplikować.
- ?Jaka jest wielkość zespołu i struktura? Ilu inżynierów QA, ilu developerów?
- ?Ile procent czasu zajmują szkolenia/warsztaty, a ile rzeczywista praca techniczna?
- ?Czy są konkretne projekty, w które będę zaangażowany/a, czy to rola rotacyjna?
- ?Jak wygląda proces wdrożenia AI u klienta – od czego zaczynamy?
- ?Czy są już jakieś standardy AI w firmie, czy zaczynamy od zera?
- ?Jak mierzony jest sukces w tej roli – po jakich KPI jestem oceniany/a?
- ?Czy istnieje możliwość pracy zdalnej w większym wymiarze niż standardowa hybryda?
- ?Jaki jest proces rekrutacyjny – ile etapów, czy jest zadanie domowe?
- −Nie podano liczby dni hybrydowych w biurze
- −Brak opisu procesu rekrutacyjnego
- −Nie wiadomo, czy rola jest dedykowana jednemu klientowi, czy rotacyjna
- −Brak informacji o on-call lub dyżurach
Przyjazna atmosfera, docenianie zaangażowania, praca przy inspirujących projektach tworzonych przez ludzi z pasją.