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QA Automation Engineer – Plateforme Data Science - CDI

Opportunité exclusive

Hybride

QA Automation Engineer – Plateforme Data Science - CDI

Vaganet

QA Automation Engineer – Plateforme Data Science - CDI

Expertises

TypescriptPythonTest & QAIngénieur QA

il y a 4 jours

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Information importante


Type de contrat:

CDI

Salaire :

Salaire selon profil

Localisation :

Paris, France

Mode de travail :

Hybride

Publié le :

14 octobre 2026

Le besoin


Contexte

Pour l’un de nos clients du secteur bancaire, nous recherchons un QA Automation Engineer afin d’intervenir sur une plateforme Data Science destinée aux data scientists.

Cette plateforme facilite la collaboration, la transformation des données ainsi que la conception et l’industrialisation de modèles. Le consultant intégrera une équipe produit pluridisciplinaire dans un environnement Agile organisé en Kanban.

Missions

  • Analyser les besoins fonctionnels et définir les scénarios de validation.

  • Concevoir, maintenir et exécuter les cas de test.

  • Réaliser les tests fonctionnels manuels et automatisés.

  • Préparer et exécuter les campagnes de non-régression.

  • Automatiser les tests avec Selenium, Robot Framework et Cucumber.

  • Réaliser les tests d’API.

  • Analyser, qualifier et suivre les anomalies jusqu’à leur résolution.

  • Participer à l’intégration des tests dans les pipelines GitLab CI/CD.

  • Garantir la traçabilité des tests et des résultats.

  • Participer aux cérémonies Agile et contribuer à l’amélioration continue des pratiques QA.

Compétences techniques

  • Solide expérience en tests manuels et automatisés.

  • Maîtrise de Selenium, Robot Framework et Cucumber.

  • Connaissance de Python et/ou JavaScript/TypeScript.

  • Expérience confirmée dans les tests d’API.

  • Maîtrise de GitLab CI/CD, Git et des pratiques de gestion du code source.

  • Bonne maîtrise de Jira.

  • Connaissance d’ALM Octane ou d’un outil équivalent de gestion des tests.

Profil recherché


Profil recherché

  • Capacité à assurer le lien entre les besoins fonctionnels et leur validation technique.

  • Expérience dans des environnements Data/Analytics ou à forte volumétrie de données.

  • Capacité à comprendre rapidement des processus et besoins complexes.

  • Esprit d’analyse et bonnes capacités d’investigation.

  • Autonomie, rigueur et sens de la qualité.

  • Bonne communication avec les équipes produit, développement et DevOps.

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