Data Quality & Benchmarking Engineer

Ihre Mission

Wir suchen einen Data Quality & Benchmarking Engineer, um den Qualitätsprozess unseres DataPilot-Produkts und verwandter Daten-/ML-Plattformkomponenten zu stärken. Diese Rolle ist in das Entwicklungsteam eingebettet und verantwortlich dafür, dass Funktionen frühzeitig validiert, gegen realistische Datensätze getestet, ordnungsgemäß benchmarked und mit den Produktanforderungen sowie technischen Designs in Einklang gebracht werden, bevor sie die endgültige Produktakzeptanz erreichen. Die Mission besteht nicht nur darin, Fehler am Ende des Entwicklungszyklus zu finden. Die Mission besteht darin, zu verbessern, wie wir Qualität während des gesamten Entwicklungsprozesses definieren, überprüfen, messen und freigeben.

Sie helfen uns, die Lücke zwischen Produktanforderungen, technischem Design und endgültiger Implementierung zu schließen, indem Sie strukturierte Validierung, datensatzbasierte Regressionstests, Benchmark-Praktiken und exploratives Testen für Szenarien einführen, die nicht vollständig automatisiert werden können.

Verantwortlichkeiten

• Überprüfung von Produktanforderungen, technischen Designs und Akzeptanzkriterien vor und während der Implementierung.
• Übersetzung von PRDs und technischen Designs in klare Validierungsszenarien, Randfälle und Testpläne.
• Überprüfung, ob implementierte Funktionen dem vereinbarten Produktverhalten und technischen Design entsprechen.
• Definition und Pflege von Testdatensätzen für unsere Plattformen, einschließlich goldener Datensätze, schmutziger Datensätze, großer Datensätze, Randfall-Datensätze und Regression-Datensätze.
• Validierung des Datenverarbeitungsverhaltens, der Datenqualitätsprüfungen, der Kennzeichnungsflüsse, der Korrekturflüsse, der Exporte und der benutzerseitigen Ergebnisse.
• Entwurf und Ausführung von Benchmark-Szenarien für unsere Zeitreihenplattform-Funktionen und Kubeflow-Pipelines.
• Messung von Laufzeit, Speicherverbrauch, Durchsatz, Skalierbarkeitsgrenzen, Fehlverhalten und Regression zwischen Releases.
• Durchführung von explorativen Tests für komplexe Benutzerflüsse, realistische Datenszenarien und Fälle, die schwer oder ineffizient zu automatisieren sind.
• Identifizierung, welche Validierungsprüfungen automatisierte Tests werden sollten, und Zusammenarbeit mit Entwicklern, um diese umzusetzen.
• Unterstützung von Freigabentscheidungen durch Bereitstellung klarer Qualitätsbefunde, Benchmark-Ergebnisse und Risikobewertungen.
• Enge Zusammenarbeit mit Produkt-, Backend-, Frontend-, Daten-, MLOps- und Plattformingenieuren zur Verbesserung des gesamten Qualitätsprozesses.
• Hilfe bei der Definition und Verbesserung der Definition of Done, des Ingenieur-Akzeptanzprozesses und der Qualitätsgates.
• Dokumentation von Testszenarien, Datensatzannahmen, Benchmark-Ergebnissen und bekannten Einschränkungen.

Was Erfolg bedeutet

Erfolg in dieser Rolle bedeutet, dass:

• Das Produkt Funktionen erhält, die bereits gegen das PRD und das Design validiert wurden.
• Weniger Probleme spät während der Produktakzeptanz entdeckt werden.
• DataPilot einen strukturierten Katalog von Testdatensätzen und Regression-Szenarien hat.
• Benchmark-Ergebnisse für wichtige Funktionen und Pipeline-Änderungen verfügbar sind.
• Leistungs- oder Datenqualitätsregressionen vor der Veröffentlichung erkannt werden.
• Entwickler früheres Feedback während der Implementierung erhalten.
• Qualität eine gemeinsame Ingenieurpraxis wird, nicht nur ein abschließender Übergabeschritt.

Was diese Rolle nicht ist

Dies ist keine traditionelle End-Stadium-QA-Rolle, bei der die Hauptverantwortung darin besteht, fertige Funktionen nach Abschluss der Entwicklung zu testen. Diese Rolle beschränkt sich auch nicht auf das Klicken durch UI-Flows oder das Ausführen vordefinierter Testfälle. Die Rolle ist Teil des Ingenieurprozesses und konzentriert sich auf frühe Validierung, Datenqualitätsüberprüfung, Regressionstests, Benchmarking und Freigabesicherheit.

Ihr Profil

Wir suchen jemanden mit einigen Jahren praktischer Erfahrung in Softwarequalität, Testengineering, Datenvalidierung oder Testing von Datenplattformen. Jemanden, der wie ein Ingenieur denkt, nicht nur als Tester. Der ideale Kandidat hat Erfahrung über manuelles Testen hinaus und fühlt sich wohl dabei, eng mit Ingenieurteams zusammenzuarbeiten, technische Designs zu lesen, Datenflüsse zu verstehen und praktische Validierungsstrategien zu entwickeln.

Sie sollten haben:

• 2+ Jahre Erfahrung in der Qualitätssicherung, Testengineering, Datenengineering-Tests, SDET oder einer ähnlichen Rolle.
• Erfahrung im Testen komplexer Softwaresysteme, vorzugsweise mit Datenverarbeitung, Backend-Services, APIs, Pipelines oder Plattform-Workflows.
• Starke Fähigkeit, Produktanforderungen zu verstehen und in konkrete Testszenarien umzuwandeln.
• Erfahrung mit Testdesign, explorativem Testen, Regressionstests und Validierung von Akzeptanzkriterien.
• Praktische Erfahrung mit Python-basiertem Testen oder Skripting.
• Erfahrung im Umgang mit Datensätzen, strukturierten Daten, Protokollen, Ausgaben oder Datenqualitätsvalidierung.
• Vertrautheit mit CI/CD-Workflows und modernen Entwicklungsprozessen.
• Fähigkeit, Ergebnisse klar an Entwickler, Produktmanager und technische Leiter zu kommunizieren.
• Eine strukturierte Denkweise und die Fähigkeit, wiederholbare Qualitätsprozesse von Grund auf zu definieren.

Technische Fähigkeiten

Relevante Erfahrungen können Folgendes umfassen:

• Python und pytest oder ähnliche Testframeworks
• REST API-Tests
• Grundlegendes Verständnis von CI/CD-Pipelines
• Grundlegendes Verständnis von Docker oder containerisierten Umgebungen
• Beobachtungswerkzeuge, Protokolle, Metriken oder Dashboards

Die folgenden sind Bonus:

• Grundlegendes Verständnis von Daten-/ML-Pipelines
• Leistungsbenchmarking
• Verarbeitung von Zeitreihendaten

Über uns

COMPREDICT treibt den Paradigmenwechsel hin zu softwaredefinierten Fahrzeugen voran und bietet Lösungen der nächsten Generation für nachhaltige Mobilität. Gegründet 2016 in Darmstadt, Deutschland, von Dr. Rafael Fietzek und Dr. Stéphane Foulard, liegt unser Fokus auf der Entwicklung virtueller Sensoren für Mobilität, um das Fahrzeugdesign, die Nutzung und die Wartung zu optimieren. Wir arbeiten mit Automobilherstellern und Tier1-Unternehmen weltweit zusammen und bedienen diese. Mit einem vielfältigen Team von über 50 Mitgliedern aus 10 verschiedenen Nationen befinden wir uns auf einer spannenden Wachstums- und Innovationsreise.