Le poste QA Engineer / QA Automation – GenAI Platform
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Dans le cadre du renforcement du dispositif QA d’une plateforme GenAI, nous recherchons un QA Engineer expérimenté, idéalement avec une première expérience en tests de solutions IA génératives.
Vous interviendrez au sein d’une équipe orientée craftsmanship, performance et innovation, dans un environnement technique moderne (LangGraph, FastAPI, Kubernetes, MongoDB – Cloud GCP).
Tests & Qualité
Rédiger, exécuter et automatiser les scénarios de tests.
Contribuer aux tests API, E2E, non-régression et cahiers de recette.
Prioriser les anomalies avec l’équipe produit et gérer le backlog (mode Scrum board).
Participer à l’amélioration des processus QA au sein de l’équipe.
Automatisation
Implémenter et maintenir des scripts d’automatisation (Karate, Gatling ou équivalent interne).
Intégration des tests dans la chaîne CI/CD.
Suivi et reporting via Xray/Jira.
IA / GenAI Testing
Utiliser des outils d’IA pour générer des cas de test, analyser les résultats et identifier les tests pertinents.
Prendre en compte les spécificités des systèmes IA : non-déterminisme, biais potentiels, hallucinations, limites des modèles.
Contribuer aux bonnes pratiques d’évaluation et de fiabilité des modèles IA.
Documentation & Suivi
Maintenir la documentation QA et les bonnes pratiques.
Reporter l’état des correctifs et interactions avec la chaîne support.
Scripts d’automatisation (Karate / Gatling / outil interne).
Tickets et reportings Xray/Jira.
Documentation process & bonnes pratiques QA.
Suivi des correctifs.
Profil recherché
QA Engineer / QA Automation confirmé.
À l’aise dans un environnement technique moderne, cloud et orienté IA.
Sens du détail, rigueur, autonomie et bonne communication avec les équipes produit.
Environnement de travail
Expertise en tests d’API.
Pratique solide des tests fonctionnels E2E et de non-régression.
Maîtrise des outils : Swagger / Postman, Bruno, Karate, Jira/Xray, GitLab.
Connaissances en outils de monitoring : Grafana, Dynatrace.
Bonnes bases sur les environnements Cloud.
Compréhension des concepts ML / GenAI : LLM, RAG, Agents, Prompts, Hallucination, etc.
Capacité à formuler des prompts efficaces.
Maîtrise des limites, dérives et biais des modèles IA.
Connaissance RGPD / enjeux éthiques liés à l’IA.
Connaissance avancée de la méthodologie Agile, idéalement certifié SAFe.
Bon niveau d’anglais écrit/oral.
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