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Deine Mission bei uns
Senior QA Automation Engineer
Wir suchen eine erfahrene Senior QA Automation Engineer (m/w/d), die/der die Qualität unserer AI-Infrastrukturplattform maßgeblich vorantreibt. Wir entwickeln Scheduler- und Simulator-Produkte, die direkt mit der Rechenzentrumsinfrastruktur unserer Kunden für GPUs arbeiten und es unseren Kunden ermöglichen, die Nutzung in überwiegend heterogenen Umgebungen zu betreiben und zu simulieren.
Diese Rolle erfordert fundierte Kenntnisse in der Testautomatisierung, ein gutes praktisches Urteilsvermögen bei manuellen Tests, Verständnis für Kubernetes und Infrastruktur sowie Erfahrung mit CI/CD. Du wirst dabei helfen, zu definieren, wie wir das Verhalten unserer Scheduler- und Simulator-Produkte testen, welche Tests wir automatisieren und wie Quality Gates zu einem festen Bestandteil unserer täglichen Entwicklungs- und Release-Prozesse werden.
Deine Aufgaben
- Konzeption, Entwicklung und Wartung automatisierter Tests für Scheduler, Simulator, APIs, Backend-Services, Frontend-Workflows, Integrationen sowie System- und End-to-End-Szenarien.
- Entwicklung zuverlässiger Regression-, Smoke-, Integrations-, End-to-End- und Release-Test-Suites, die in CI/CD-Pipelines ausgeführt werden und Kubernetes-basierte Deployments validieren.
- Testen von AI-Infrastruktur-Workflows für GPU-Rechenzentren, heterogene Ressourcenverteilung, Konfigurationsänderungen, Fehlerszenarien, Monitoring-Signale und Rollback-Verhalten.
- Durchführung manueller explorativer, funktionaler und Regressionstests, wenn noch keine Automatisierung vorhanden ist oder bei komplexem Infrastrukturverhalten erfahrenes Urteilsvermögen erforderlich ist.
- Zusammenarbeit mit Engineers, Product Managern und Platform-Teams bei der Definition von Teststrategien, Qualitätskriterien, Release-Bereitschaft, reproduzierbaren Simulationsszenarien und Risikobereichen in Kundenumgebungen.
- Analyse von Testergebnissen und Untersuchung von Fehlern; Unterscheidung zwischen Produktfehlern und Problemen in Umgebung, Infrastruktur, Daten oder Tests sowie Vorantreiben der Ursachenanalyse und Fehlerbehebung.
- Verbesserung von CI/CD Quality Gates, Test-Reporting, dem Umgang mit instabilen Tests (Flaky Tests), Testdatenmanagement, Umgebungsvalidierung und automatisierten Prüfungen für Kubernetes-Deployments.
- Mitwirkung an der Architektur von Test-Frameworks, der Auswahl geeigneter Tools, Python-Coding-Standards und nachhaltigen Automatisierungspraktiken.
- Klare Dokumentation von Testplänen, Risiken, Testabdeckungslücken, Simulationsannahmen, Infrastrukturabhängigkeiten und Release-Empfehlungen für technische und nicht-technische Stakeholder.
- Unterstützung und Mentoring von Engineers und QA-Kolleg:innen in den Bereichen Best Practices für Testautomatisierung, Testbarkeit, infrastrukturbewusstes QA und gemeinschaftliche Qualitätsverantwortung.
Das bringst du mit
- Mindestens 5 Jahre Berufserfahrung im Bereich QA, SDET oder Testautomatisierung, idealerweise in den Bereichen Infrastruktur, Plattformen, Cloud, Developer Tools, verteilte Systeme oder Deep-Tech-Produkte.
- Umfangreiche praktische Erfahrung in der Testautomatisierung, insbesondere mit Java oder Python/Pytest; Fähigkeit, sauberen, wartbaren Testcode und Test-Tools zu entwickeln.
- Erfahrung beim Aufbau automatisierter Tests für APIs, Services, Integrationen, UI-Workflows sowie End-to-End- und System-Level-Szenarien.
- Solides Verständnis von Kubernetes, Containern, Linux-Umgebungen, Deployments, Konfigurationen, Logs, Metriken, Monitoring und CI/CD-Pipelines.
- Fähigkeit, komplexe Infrastrukturprodukte zu testen, deren Verhalten von Ressourcenverteilung, Workload-Eigenschaften, Umgebungskonfiguration und Interaktionen verteilter Systeme abhängt.
- Erfahrung mit manuellem explorativem Testing, Fehlerisolierung, risikobasierten Release-Entscheidungen und der Untersuchung nicht eindeutiger Fehler in technischen Systemen.
- Praktische Erfahrung bei der Integration automatisierter Tests in CI/CD-Pipelines wie GitHub Actions, GitLab CI, Jenkins, CircleCI oder vergleichbare Lösungen.
- Erfahrung bei der Fehleranalyse mithilfe von Logs, Metriken, Traces, Screenshots, Testartefakten, Kubernetes-Events, Container-Logs und Developer Tools.
- Ausgeprägte Kommunikationsfähigkeiten und die Fähigkeit, eng mit Backend-, Platform-, Infrastructure- und Product-Teams zusammenzuarbeiten, um die Testbarkeit zu verbessern und Fehler frühzeitig zu vermeiden.
- Senior-Level-Verantwortungsbewusstsein: Du kannst Prioritäten definieren, Annahmen hinterfragen, Prozesse verbessern und selbstständig Ergebnisse liefern, ohne detaillierte Vorgaben zu benötigen.
Von Vorteil
- Erfahrung im Testen von AI-Infrastruktur, GPU-Plattformen, Schedulern, Simulatoren, Cloud-Plattformen, Infrastrukturprodukten, Developer Tools, Datenplattformen oder komplexen verteilten Systemen.
- Erfahrung mit Docker, Kubernetes, Terraform, Helm, Observability-Tools, Linux, grundlegenden Netzwerkkenntnissen oder Workflows aus dem Platform Engineering.
- Erfahrung mit dem Testen heterogener Umgebungen mit unterschiedlichen GPU-Typen, Node-Konfigurationen, Workloads, Tenants, Quotas oder Kapazitätsbeschränkungen.
- Erfahrung mit Performance-, Last-, Skalierbarkeits-, Reliability-, Contract-, Security- oder Chaos-Testing.
- Erfahrung beim eigenständigen Aufbau von Test-Frameworks, internen QA-Tools, Generatoren für synthetische Workloads, Simulatoren oder Testdaten-Pipelines.
- Erfahrung mit Testmanagement, Reporting, Quality Analytics und Release-Dashboards.
- Erfahrung darin, Teams zu einer stärkeren Qualitätsverantwortung, frühzeitigem Testing („Shift Left“) und infrastrukturbewussten QA-Praktiken zu befähigen.
Was diese Rolle nicht ist
Dies ist keine rein manuelle QA-Ausführungsrolle und auch keine Position, die sich ausschließlich auf das Abarbeiten vordefinierter Testfälle konzentriert.
Wir suchen ein Senior-Profil, das eine Automatisierungsstrategie entwickeln, technische Systeme verstehen und die Qualität unseres gesamten Delivery-Prozesses aktiv verbessern kann.
Manuelles Testing bleibt wichtig, sollte jedoch eine starke Testautomatisierung, technische Fehleranalyse und CI/CD-basierte Qualitätssicherung ergänzen.
