Quality Engineer

Der EDP Quality Engineer ist verantwortlich für die Validierung von Daten, während sie durch die Enterprise Data Platform fließen - über Ingestion, Transformation und Verarbeitung - und stellt die richtige Qualität und Integrität der Daten sicher, die in die Goldschicht für die nachgelagerte Nutzung fließen. EDP basiert vollständig auf Google Cloud Platform (BigQuery, Dataflow, Cloud Composer, Dataform, Cloud Storage usw.) und unterstützt sowohl die Migration von Arbeitslasten aus unserem Legacy-On-Prem-EDW als auch den Aufbau neuer Unternehmensdatenprodukte in den Bereichen Marketing, Kunden und anderen Geschäftsdomenen. Dies ist eine senior, praktische Rolle.

Der QE entwirft und führt automatisierte und manuelle Tests durch, trägt zur Qualitätsstrategie des Teams in Partnerschaft mit dem EDP QA / QE Lead bei und arbeitet eng mit Tech Leads, Data Architects, Data Engineers, Product Managers, Business Analysts und SMEs zusammen, um vertrauenswürdige Datenprodukte zu liefern. Der QE nimmt auch an der Benutzerakzeptanzprüfung zusammen mit der QA-Funktion teil und unterstützt die Bereitstellungsvorbereitung für jede Lieferwelle.

Hauptverantwortlichkeiten:

• Validierung der Datenaufnahme, Transformationen, Zuordnungen und Implementierung von Geschäftsregeln über die Bronze- und Silber-Schichten - sowohl für migrierte Arbeitslasten als auch für neue Datenprodukte.
• Durchführung von Source-to-Target-Validierungen und -Abstimmungen über Quellsysteme, das Legacy-EDW und EDP - einschließlich Zeilenanzahlen, aggregierter Parität und Feldüberprüfungen - und Validierung der Datenqualitätsdimensionen in jeder Pipeline (Vollständigkeit, Genauigkeit, Konsistenz, Aktualität, Gültigkeit, Einzigartigkeit, referentielle Integrität).
• Erstellung, Ausführung und Wartung automatisierter und manueller Datentests unter Verwendung moderner Frameworks wie Great Expectations und Dataform Assertions und Integration dieser in CI/CD, sodass Qualitätsprüfungen bei jeder Änderung durchgeführt werden.
• Validierung von Cloud Composer DAGs und Pipeline-Orchestrierung - Abhängigkeiten, Planung, Wiederholungen, Alarmierung und Fehlerbehandlung - über tägliche und Mikro-Batch-Verarbeitung.
• Überwachung von Pipeline-Ausführungen und operativen Datenqualitätsprüfungen; Triage von Fehlern, Priorisierung nach Schweregrad und Auswirkungen sowie Zusammenarbeit mit Data Engineers bei der Ursachenanalyse und -behebung.
• Durchführung von Regressionstests, während Code-, Schema- und Konfigurationsänderungen in verschiedenen Umgebungen bereitgestellt werden, und Verantwortung für den Defektlebenszyklus in Jira von der Aufnahme bis zur Verifizierung.
• Teilnahme an der Benutzerakzeptanzprüfung zusammen mit der QA-Funktion, Produkt, BAs und SMEs - Beitrag zum Szenariodesign, Unterstützung bei der Ausführung und Abzeichnung.
• Beitrag zur Qualitätsstrategie des Teams in Partnerschaft mit dem EDP QA / QE Lead - Mitgestaltung von Standards, Werkzeugauswahl, Testmustern und der zentralen Testfall- und Validierungsregelbibliothek innerhalb des Workstreams.
• Unterstützung der Bereitstellungsvorbereitung gegen definierte Qualitätskriterien und Durchführung der Nachvalidierung von Pipelines und Datenprodukten in der Produktion.

Erforderliche Qualifikationen:

• 4 Jahre Erfahrung im Daten-Testen oder in der Qualitätssicherung auf Unternehmensdatenplattformen.
• Starke SQL-Kenntnisse - in der Lage, komplexe Abfragen für Validierung, Abstimmung und Ursachenanalyse großer Datensätze zu schreiben und zu begründen.
• Praktische Erfahrung mit Google Cloud Platform-Datenservices - BigQuery (wesentlich), Dataflow, Cloud Composer, Dataform und Cloud Storage.
• Solides Verständnis von ETL / ELT-Prozessen, Datenmodellierung, Schema-Design und dimensionalen Modellierungskonzepten.
• Kenntnisse in automatisierten Daten-Testframeworks wie Great Expectations oder Dataform Assertions und Erfahrung in der Integration von Tests in CI/CD unter Verwendung von Git-basierten Workflows.
• Nachgewiesene Erfahrung mit Source-to-Target-Abstimmung und Datenvalidierungstechniken über heterogene Systeme.
• Erfahrung in der Dokumentation von Testfällen, Validierungsregeln und Defekten in Jira, Confluence und SharePoint.
• Starke analytische, problemlösende sowie schriftliche und mündliche Kommunikationsfähigkeiten - in der Lage, die Schwere, Auswirkungen und Ursachen von Problemen klar an Ingenieure, Führungskräfte und Stakeholder zu vermitteln.
• Abschluss in Informatik, Informationssystemen, Ingenieurwesen oder einem verwandten Fachgebiet oder gleichwertige Berufserfahrung.

Bevorzugte Qualifikationen:

• Erfahrung in der Unterstützung einer On-Prem-EDW-Migration zur Google Cloud Platform oder einem vergleichbaren Cloud-Datenplattformprogramm.
• Arbeitserfahrung in Python für Testautomatisierung und Validierungsskripting.
• Vertrautheit mit Konzepten und Tools zur Datenbeobachtbarkeit.
• Erfahrung in der Arbeit in agilen Liefermodellen bei mehrwelligem Plattformprogrammen.

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