QA Lead (Test Engineering)

Als QA Lead (m/w/d) in der Entwicklung einer cloud-nativen Standardsoftware etablierst du einheitliche Qualitätsstandards, KI-gestütztes Testing, Transparenz über Risiken und eine konsistente Umsetzung des DATEV QA-Standards. In einem unserer Workstreams befähigst Du die Teams Qualität und nachhaltige Lieferfähigkeit auf dieser Basis eigenverantwortlich voranzutreiben.

• Du entwickelst eine organisationsübergreifende Qualitätsstrategie kontinuierlich weiter und etablierst diese nachhaltig.

• Du schaffst Transparenz über Qualitäts- und Lieferrisiken und förderst KI-gestützte Verfahren im Quality Engineering als Teil des AI-Driven Engineerings.

• Du stimmst dich mit relevanten Stakeholdern ab und entwickelst gemeinsam mit ihnen Qualitätsziele, Qualitätspraktiken und Entwicklungsprozesse kontinuierlich weiter.

• Du förderst Whole-Team-Quality und Shift-Left-Prinzipien, stärkst die frühzeitige Qualitätsverantwortung in den Teams und entwickelst eine offene Lern-, Fehler- und Qualitätskultur weiter.

Erforderliche Skills: 

• Du verfügst über langjährige Berufserfahrung - auch in einer verantwortlichen Rolle - im Quality- und Test-Engineering.

• Du bringst ausgiebige praktische Erfahrungen im Software Engineering in cloud-nativen Umgebungen mit und verfügst über ein fundiertes Verständnis angrenzender Engineering-Disziplinen wie Softwarearchitektur, Automatisierung und Security.

• Du hast praktische Erfahrungen mit AI-gestützten Arbeitsweisen in der Softwareentwicklung und verfügst über ein fundiertes Verständnis des Einsatzes von KI-Werkzeugen und Frameworks entlang des Software-Lifecycles.

• Du hast Erfahrung bei der Einführung und Weiterentwicklung organisationsübergreifender Qualitäts- und Arbeitsweisen sowie der Begleitung entsprechender Veränderungsprozesse.

• Du bringst eine ausgeprägte Lernbereitschaft mit und begeisterst Dich für neue Technologien sowie moderne Engineering- und Qualitätspraktiken.

Erlernbare Skills: 

• Du baust Deine Kenntnisse des DATEV QA-Standards und des AI-Driven-Engineering-Entwicklungsvorgehens (z.B. mit BMAD) on the job weiter aus.

• Du vertiefst Deine Kenntnisse zu den im Workstream eingesetzten KI-gestützten Verfahren und Qualitätspraktiken.