أول أمس
قائد ضمان الجودة - اختبار الدليل والأتمتة والذكاء الاصطناعي
Apna · Bengaluru, Karnataka, India
Workableقدّم عبر موقع الشركة
Onsite
Lead
نبذة عن الوظيفة
حول الدور: نحن نبحث عن قائد ضمان الجودة من ذوي الخبرة والعملية مع أكثر من 7 سنوات من الخبرة في ضمان جودة البرمجيات. يجب أن يتمتع المرشح المثالي بخبرة قوية في الاختبار اليدوي، واختبار الأتمتة، وPython، وأطر أتمتة الاختبار، واختبار المنتجات التي تعمل بالذكاء الاصطناعي. يجب أن يتمتع المرشح بخبرة في العمل في شركة تكنولوجيا قائمة على المنتجات وأن يكون قادرًا على امتلاك دورة حياة الجودة الكاملة - بدءًا من تحليل المتطلبات وتخطيط الاختبار وحتى الأتمتة وتوقيع الإصدار وتقييم الذكاء الاصطناعي ومراقبة جودة الإنتاج. الدور: قائد ضمان الجودة المتطلبات: 1 الموقع: بنغالور (دوملور | منظمة الأغذية العالمية 5 أيام) الخبرة: 7+ سنوات
المتطلبات
المسؤوليات
- امتلاك استراتيجية الجودة الشاملة للمنتجات المعينة والفرق الهندسية.
- قيادة الاختبارات اليدوية والأتمتة عبر تطبيقات الويب وتطبيقات الهاتف المحمول وواجهات برمجة التطبيقات وخدمات الواجهة الخلفية وميزات الذكاء الاصطناعي وتكاملات الجهات الخارجية.
- تصميم وتطوير وصيانة أطر التشغيل الآلي القابلة للتطوير باستخدام بايثون.
- إنشاء خطط اختبار شاملة وسيناريوهات الاختبار وحالات الاختبار وتقارير جودة الإصدار.
- إجراء الاختبارات الوظيفية والانحدار والتكامل وواجهة برمجة التطبيقات (API) وقاعدة البيانات والاستكشافية واختبار الأداء.
- تحديد استراتيجيات الاختبار لميزات الذكاء الاصطناعي/التعلم الآلي والذكاء الاصطناعي التوليدي، بما في ذلك روبوتات الدردشة وأنظمة التوصية والبحث والتلخيص والتصنيف وسير عمل إنشاء المحتوى.
- التحقق من صحة الاستجابات التي تم إنشاؤها بواسطة الذكاء الاصطناعي للتأكد من دقتها وملاءمتها واتساقها واكتمالها وسلامتها والامتثال لقواعد العمل.
- اختبار أنظمة الذكاء الاصطناعي للهلوسة، والاستجابات غير المناسبة، والحقن الفوري، وتسرب البيانات، والتحيز، وحالات الحافة.
- إنشاء أطر تقييم آلية ومجموعات بيانات لاختبار ميزات LLM والذكاء الاصطناعي.
- سير عمل الجيل المعزز للاسترجاع والاختبار (RAG)، بما في ذلك استرجاع المستندات ومدى ملاءمتها للسياق وتأريض الاستجابة ودقة الاقتباس.
- التحقق من صحة نموذج الذكاء الاصطناعي وتكاملات LLM API التابعة لجهات خارجية من أجل الموثوقية وزمن الوصول ومعالجة الأخطاء وحدود الأسعار واستخدام الرمز المميز والتكلفة.
- إنشاء مقاييس الجودة الأساسية ومجموعات الانحدار للمخرجات التي تم إنشاؤها بواسطة الذكاء الاصطناعي.
- مراجعة متطلبات المنتج، والمطالبات، وسير العمل، والتصاميم الفنية لتحديد الثغرات والمخاطر في وقت مبكر من دورة حياة التطوير.
- تحديد وتتبع مقاييس الجودة مثل تسرب العيوب، وتغطية الأتمتة، وفعالية الانحدار، والاستعداد للإصدار، ودقة استجابة الذكاء الاصطناعي، ومعدل الهلوسة، وزمن الوصول.
- العمل بشكل وثيق مع مديري المنتجات والمطورين وDevOps وعلماء البيانات ومهندسي الذكاء الاصطناعي/تعلم الآلة.
- التحقق من صحة إصدار الرصاص، وتوقيع ضمان الجودة، واختبار سلامة الإنتاج، ومراقبة ما بعد الإصدار.
- تحليل عيوب الإنتاج، ودعم تحليل الأسباب الجذرية، وتنفيذ التدابير الوقائية.
- إرشاد مهندسي ضمان الجودة وتعزيز ثقافة الجودة الأولى القوية عبر فرق الإنتاج والهندسة.
يجب أن يكون لديك المؤهلات
- 6+ سنوات من الخبرة في اختبار البرمجيات وضمان الجودة.
- خبرة عملية قوية في كل من الاختبارات اليدوية والأتمتة.
- الكفاءة في لغة بايثون لتطوير أطر التشغيل الآلي وأدوات الاختبار.
- خبرة قوية في استخدام الأدوات والأطر مثل Pytest أو Selenium أو Playwright أو Appium أو Robot Framework.
- خبرة في اختبار واجهة برمجة التطبيقات (API) باستخدام Postman أو Python Requests أو REST Assured أو الأدوات المشابهة.
- معرفة جيدة باختبار قاعدة البيانات والكفاءة القوية في لغة SQL.
- فهم قوي لمنهجيات الاختبار، وعمليات ضمان الجودة، وSDLC، وSTLC.
- خبرة في الاختبارات الوظيفية والتكامل والانحدار والنظام والاستكشاف والشامل.
- خبرة في دمج الاختبارات الآلية مع خطوط أنابيب CI/CD.
- خبرة عملية مع Git، أو Jenkins، أو GitHub Actions، أو Jira، أو الأدوات المشابهة.
- خبرة في العمل في شركة قائمة على المنتجات واختبار المنتجات التي تواجه العملاء على نطاق واسع.
- فهم مفاهيم الذكاء الاصطناعي/التعلم الآلي وتجربة اختبار ميزات الذكاء الاصطناعي أو ميزات الذكاء الاصطناعي التوليدية.
- فهم سلوك LLM، بما في ذلك المخرجات غير الحتمية، والهلوسة، وقيود السياق، والحساسية السريعة.
- القدرة على تصميم مجموعات بيانات الاختبار، ومعايير التقييم، ومقاييس الجودة للمخرجات التي تم إنشاؤها بواسطة الذكاء الاصطناعي.
- مهارات التحليل والتصحيح وحل المشكلات وتحديد المخاطر القوية.
- التواصل الجيد، وإدارة أصحاب المصلحة، وقدرات قيادة الفريق.
- القدرة على الحصول على الملكية الكاملة لجودة المنتج وإصدار تسجيل الخروج.
جيد أن يكون
- تجربة اختبار التطبيقات المستندة إلى LLM، أو chatbots AI، أو أنظمة RAG، أو محركات التوصية، أو البحث الدلالي.
- تجربة مع أدوات تقييم ومراقبة الذكاء الاصطناعي مثل LangSmith، أو DeepEval، أو Ragas، أو Promptfoo، أو TruLens، أو منصات مماثلة.
- الإلمام بالنماذج وواجهات برمجة التطبيقات من OpenAI أو Gemini أو Claude أو منصات LLM مفتوحة المصدر.
- المعرفة بالهندسة السريعة واختبار الانحدار السريع الآلي.
- خبرة في تقييم أنظمة الذكاء الاصطناعي فيما يتعلق بالذكاء الاصطناعي المسؤول والخصوصية والأمن والإنصاف والتحيز.
- تجربة مع أدوات اختبار الأداء مثل JMeter أو Locust أو k6.
- تجربة اختبار الخدمات الصغيرة، والأنظمة الموزعة، والهندسة المعمارية القائمة على الأحداث.
- التعرض للأنظمة الأساسية السحابية مثل GCP أو AWS أو Azure.
- المعرفة بـ Docker أو Kubernetes أو Kafka أو التقنيات المشابهة.
- تجربة مع أدوات المراقبة مثل Grafana أو Kibana أو Datadog.
- خبرة في تكنولوجيا التوظيف أو الأسواق أو SaaS أو غيرها من المنتجات واسعة النطاق.
التعليم درجة البكالوريوس في علوم الكمبيوتر أو الهندسة أو تكنولوجيا المعلومات أو مجال ذي صلة. المرشح المثالي المرشح المثالي هو قائد عملي في ضمان الجودة ويجمع بين الخبرة الفنية القوية والتفكير في جودة المنتج والذكاء الاصطناعي. يجب أن يكونوا مرتاحين في كتابة كود الأتمتة، وإجراء اختبارات يدوية مفصلة، وتقييم الاستجابات التي يولدها الذكاء الاصطناعي، والمتطلبات الصعبة، وتحديد المخاطر التي تؤثر على العملاء، وتوجيه الفرق نحو تسليم منتجات موثوقة وآمنة وقابلة للتطوير وعالية الجودة.
المسؤوليات
1About the role:
2Role: QA Lead
3Requirement: 1
4Location: Bangalore (Domlur | WFO 5 days)
5Experience: 7+ years
6Requirements
7Responsibilities:
8Own the overall quality strategy for the assigned products and engineering teams.
المتطلبات
1Own the overall quality strategy for the assigned products and engineering teams.
2Lead manual and automation testing across web applications, mobile applications, APIs, backend services, AI features, and third-party integrations.
3Design, develop, and maintain scalable automation frameworks using Python.
4Create comprehensive test plans, test scenarios, test cases, and release-quality reports.
5Perform functional, regression, integration, API, database, exploratory, and performance testing.
6Define testing strategies for AI/ML and Generative AI features, including chatbots, recommendation systems, search, summarisation, classification, and content-generation workflows.
7Validate AI-generated responses for accuracy, relevance, consistency, completeness, safety, and business-rule compliance.
8Test AI systems for hallucinations, inappropriate responses, prompt injection, data leakage, bias, and edge cases.
9Build automated evaluation frameworks and datasets for testing LLM and AI-powered features.
10Test Retrieval-Augmented Generation (RAG) workflows, including document retrieval, context relevance, response grounding, and citation accuracy.
11Validate AI model and third-party LLM API integrations for reliability, latency, error handling, rate limits, token usage, and cost.
12Establish baseline quality metrics and regression suites for AI-generated outputs.
13Review product requirements, prompts, workflows, and technical designs to identify gaps and risks early in the development lifecycle.
14Define and track quality metrics such as defect leakage, automation coverage, regression effectiveness, release readiness, AI response accuracy, hallucination rate, and latency.
المهارات والوسوم
EngineeringINPythonSQLAWSAzureDockerKubernetesDevOpsAIQAProduct ManagementRecruitmentCompliance
