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Idaho Health Insurance Exchange
Meeru AI Inc
Staff QA Automation Engineer
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Über Meeru AI
Meeru AI entwickelt eine KI-native Plattform, die die Arbeitsweise von Finanz- und Buchhaltungsteams revolutioniert. Wir verbinden uns mit unternehmensweiten Finanzsystemen – ERPs, CRMs, Abrechnungsplattformen, HRIS – und wenden machine learning an, um fragmentierte operative Daten in fundierte, prüffähige Erkenntnisse für CFOs, Controller und FP&A-Leiter zu verwandeln.
Wir stellen auf Kundenwunsch bereit – SaaS Multi-Tenant, SaaS Single-Tenant und On-Premises – über AWS, Azure und GCP. Unsere Kunden sind Fortune 500 Finanzteams, die Datenisolation, Prüffähigkeit und Compliance benötigen.
Die Rolle
Wir suchen einen Staff Data Engineer, der die Hauptuntersysteme der Datenbasis aufbaut und verantwortet – die Pipelines, Konnektoren und kuratierten Modelle, die die Analyse- und KI-Schichten der Plattform speisen. Sie übernehmen die vom Datenleiter festgelegten Datenarchitekturen und -standards und wandeln sie in robuste, produktionsreife Systeme um, die nicht ausfallen und keine falschen Zahlen liefern.
Sie verantworten wesentliche Teile der Plattform End-to-End: komplexe Transformationen über das Data Warehouse, Quellintegrationen für neue Kundensysteme sowie die Abgleich- und Nachverfolgungsmechanismen, die belegen, dass das kuratierte Modell mit der Quelle übereinstimmt. Dies ist eine praxisorientierte Rolle mit hoher Eigenverantwortung und einem klaren Weg zum Senior Staff.
Warum diese Rolle spannend ist
- Hohe Eigenverantwortung – Übernahme von Haupt-Pipelines und Integrationen End-to-End, einschließlich deren Leistung, Zuverlässigkeit und Kosten.
- Korrektheit, die zählt – Ihre Abgleich- und Nachverfolgungsarbeit macht die Plattform neben echten Finanzdaten prüffähig.
- Wiederverwendbarkeit aufbauen – Integrationen sind Konfigurationen gegen ein gemeinsames Framework, keine wegwerfbaren Skripte.
- Multi-Cloud, Multi-Tenant – Pipelines laufen innerhalb der Kunden-Clouds mit starker Isolation und ohne Datenausleitung.
Mindestanforderungen
- 8+ Jahre Erfahrung in QA und Testautomatisierung, davon 3+ Jahre in der Teamleitung. Sie haben Mitarbeiter eingestellt, 1:1 und Leistungsbeurteilungen durchgeführt und QA-Ingenieure betreut, nicht nur ein Projekt geleitet.
- Sie haben Automatisierungs-Frameworks von Grund auf neu entwickelt. Sie haben ein Produkt von wenig oder keiner Automatisierung zu einem funktionierenden Framework für API, UI- und backend-Tests gebracht und können die Designentscheidungen erklären.
- Starke Programmierkenntnisse in Python und JavaScript/TypeScript. Sie schreiben täglich wartbaren Testcode in beiden Sprachen: PyTest für das backend, TypeScript für das frontend.
- Umfassende Erfahrung im API-Testing. REST, GraphQL und WebSockets, unter Verwendung von Tools wie PyTest, Postman oder REST Assured, einschließlich Vertrags-, Negativ- und Authentifizierungstests.
- Modernes End-to-End-UI-Testing. Playwright oder Cypress gegen React/Next.js-Anwendungen, mit zuverlässigen, wenig fehleranfälligen Suiten, die kritische Benutzerpfade abdecken.
- Backend und Datenbank-Testing. Testen von Python/FastAPI-Services und PostgreSQL (SQLAlchemy), mit SQL-basierter Datenvalidierung und Beachtung der Datenbankleistung.
- CI/CD-Integration. Sie haben Tests in GitHub Actions, Jenkins oder GitLab CI integriert, Qualitätskontrollpunkte für die Bereitstellung eingerichtet und mit Docker/Kubernetes-Umgebungen gearbeitet.
- Performance- und Lasttests. Sie haben Last-, Stress- und Skalierbarkeitstests mit Tools wie k6, Locust oder JMeter sowie front-end-Checks wie Lighthouse entworfen.
- Sicherheitstests. SAST/DAST in der Pipeline (z. B. SonarQube, Snyk, OWASP ZAP, Burp Suite) und Testen von Authentifizierung, rollenbasierter Zugriffskontrolle und Datenverschlüsselung.
- Multi-Tenant SaaS-Erfahrung. Sie haben Plattformen getestet, auf denen viele Kunden Infrastruktur teilen, und wissen, wie Sie nachweisen, dass ein Mandant nicht auf die Daten eines anderen zugreifen kann.
- Compliance-gesteuerte Tests. Sie haben SOC 2, DSGVO oder HIPAA-Anforderungen mit Testprozessen und Nachweisen unterstützt.
- Cloud-Erfahrung. AWS bevorzugt (EC2, ECS, EKS, Lambda); GCP oder Azure ebenfalls willkommen.
- Qualitätsführung und -prozesse. Sie haben QA-Standards, Metriken und KPIs, Release- und Regressionsverfahren sowie Runbooks definiert und berichten die Qualität klar an die Führungsebene.
- Klare Kommunikation und Zusammenarbeit. Sie arbeiten eng mit dem Produktmanagement an Akzeptanzkriterien, mit der Entwicklung an Testbarkeit und DevOps an Releases zusammen und erklären Risiken sowohl technischen als auch nicht-technischen Personen in einem agilen/Scrum-Setup.
Von Vorteil
- Testen von KI/LLM-Anwendungen. Sie haben LLM-Funktionen oder agentenbasierte Workflows getestet, können nicht-deterministische Ausgaben verarbeiten, Prompts und Modellausgaben validieren und auf Bias und Fairness prüfen. LangChain/LangGraph-Kenntnisse sind ein Plus.
- FinTech- oder Finanzdienstleistungshintergrund. Erfahrung, bei der Genauigkeit, Prüfpfade und Zuverlässigkeit im Umgang mit Geld wichtig sind.
- Startup-Erfahrung. Sie sind es gewohnt, in einem sich schnell entwickelnden, unklaren Umfeld von Grund auf neu aufzubauen.
- Observability und Produktionsüberwachung. Datadog, CloudWatch, Prometheus oder New Relic, einschließlich der Überwachung des KI-Verhaltens in der Produktion.
- Chaos Engineering und Resilienztests.
- Testmanagement-Tools. TestRail, Zephyr oder Jira-basierte Testverwaltung.
- Zertifizierungen. ISTQB Advanced (oder ähnlich), AWS Certified Developer oder Solutions Architect.
- Community-Engagement. Open-Source-Beiträge zu Test-Frameworks, technische Artikel oder Konferenzvorträge.
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