Mexique
ELITEBRAIN
Meeru AI Inc
Ingénieur QA Automation Staff
À distanceMexique
Mexico
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À propos du poste
Meeru AI développe une plateforme native d'IA qui transforme le fonctionnement des équipes financières et comptables. Nous nous connectons aux systèmes financiers d'entreprise — ERP, CRM, plateformes de facturation, SIRH — et appliquons le machine learning pour transformer les données opérationnelles fragmentées en informations fondées et auditables pour les directeurs financiers, les contrôleurs et les responsables FP&A.
Nous déployons selon les conditions du client — SaaS multi-tenant, SaaS single-tenant et sur site — sur AWS, Azure et GCP. Nos clients sont des équipes financières du Fortune 500 qui exigent l'isolation des données, l'auditabilité et la conformité.
Prérequis
- 8+ années d'expérience en QA et automatisation des tests, dont 3+ années de gestion d'équipe. Vous avez recruté, mené des entretiens de 1:1 et des évaluations de performance, et encadré des ingénieurs QA, pas seulement dirigé un projet.
- Vous avez construit des frameworks d'automatisation à partir de zéro. Vous avez pris un produit avec peu ou pas d'automatisation pour en faire un framework fonctionnel couvrant les tests API, UI et backend, et vous pouvez expliquer les choix de conception.
- Solides compétences en codage en Python et JavaScript/TypeScript. Vous écrivez du code de test maintenable quotidiennement dans les deux : PyTest pour le backend, TypeScript pour le frontend.
- Expérience approfondie des tests API. REST, GraphQL et WebSockets, en utilisant des outils comme PyTest, Postman ou REST Assured, y compris les tests de contrat, négatifs et d'authentification.
- Tests UI modernes de bout en bout. Playwright ou Cypress sur des applications React/Next.js, avec des suites fiables et peu sujettes aux erreurs couvrant les parcours utilisateurs critiques.
- Tests Backend et de base de données. Tests des services Python/FastAPI et PostgreSQL (SQLAlchemy), avec validation des données basée sur SQL et attention à la performance de la base de données.
- Intégration CI/CD. Vous avez intégré des tests dans GitHub Actions, Jenkins ou GitLab CI, configuré des portes de qualité de déploiement et travaillé avec des environnements Docker/Kubernetes.
- Tests de performance et de charge. Vous avez conçu des tests de charge, de stress et de scalabilité avec des outils comme k6, Locust ou JMeter, ainsi que des vérifications front-end comme Lighthouse.
- Tests de sécurité. SAST/DAST dans le pipeline (par ex. SonarQube, Snyk, OWASP ZAP, Burp Suite), et tests d'authentification, d'accès basé sur les rôles et de chiffrement des données.
- Expérience multi-tenant SaaS. Vous avez testé des plateformes où de nombreux clients partagent l'infrastructure et savez prouver qu'un locataire ne peut pas voir les données d'un autre.
- Tests axés sur la conformité. Vous avez soutenu les exigences SOC 2, GDPR ou HIPAA avec des processus et des preuves de test.
- Expérience Cloud. AWS préféré (EC2, ECS, EKS, Lambda) ; GCP ou Azure également bienvenus.
- Leadership qualité et processus. Vous avez défini les normes QA, les métriques et les KPI, les procédures de publication et de régression, ainsi que les runbooks, et vous rapportez clairement la qualité à la direction.
- Communication et collaboration claires. Vous travaillez en étroite collaboration avec le Produit sur les critères d'acceptation, avec l'Ingénierie sur la testabilité et DevOps sur les versions, expliquant le risque aux personnes techniques et non techniques, dans un environnement Agile/Scrum.
Atouts appréciés
- Tests d'applications IA/LLM. Vous avez testé des fonctionnalités LLM ou des flux de travail d'agents, pouvez gérer des sorties non déterministes, valider les invites et les sorties de modèles, et vérifier les biais et l'équité. La familiarité avec LangChain/LangGraph est un plus.
- Expérience FinTech ou services financiers. Expérience où la précision, les pistes d'audit et la fiabilité autour de l'argent sont importantes.
- Expérience en startup. Vous êtes à l'aise pour construire à partir de zéro dans un environnement en évolution rapide et ambigu.
- Observabilité et surveillance en production. Datadog, CloudWatch, Prometheus ou New Relic, y compris la surveillance du comportement de l'IA en production.
- Ingénierie du chaos et tests de résilience.
- Outils de gestion des tests. TestRail, Zephyr ou gestion des tests basée sur Jira.
- Certifications. ISTQB Advanced (ou similaire), AWS Certified Developer ou Solutions Architect.
- Implication communautaire. Contributions open-source aux frameworks de test, rédaction technique ou conférences.
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