Senior Test Automation Engineer (DWH)

Wir suchen für unseren Kunden – eine führende Schweizer Versicherung – einen Senior Test Automation Engineer (DWH). Du verantwortest die Qualität komplexer Daten- und Analytics-Lösungen (DWH/Data Lakehouse) in einer modernen Cloud-Umgebung basierend auf Databricks. Neben konzeptionellen Themen zur Teststrategie liegt dein Haupt-Fokus liegt auf der Erstellung von Testfällen, Testdurchführung und Testautomation in Integrations- und Use Acceptance Testing (UAT) von Datenprodukten, Data Marts und Reports. Eine wichtige Komponente ist hierbei auch der Unity Catalog von Databricks.

Aufgaben:

• Ausbau des Testvorgehens gemeinsam mit dem Test Manager über alle Ebenen (Unit/Data Unit Testing, Integrations-, und Use Acceptance Testing / UAT), inkl. CI/CD-Integration.
• Integration Testing & UAT: Planung, Konzeption und Durchführung von End-to-End- und Integrationstests
• Testautomatisierung (Data-Fokus): Aufbau/Weiterentwicklung automatisierter Test-Suites für ETL/ELT-Pipelines vor allem mit Databricks Python Notebooks, Data Lineage, Schemas, DQ-Regeln, SLAs.
• Testdaten- & Umgebungsmanagement: Konzeption von synthetischen/anonymisierten Testdaten, Verwaltung von Testumgebungen, Reprozierbarkeit sicherstellen. Hier wird vor allem der Unity Catalog relevant.
• ALM & Defect-Prozess: Einrichtung/Betreuung von Testplänen, Traceability (Requirements → Tests → Defects) in ALM/Quality Center und Jira.
• Governance & Security by Design: Testen von Berechtigungen/Row-Level-Security/Policies, Unity Catalog-Konformität, Data Privacy.
• Transparenz & Reporting: Definition von QA-KPIs (Defect Leakage, Test Coverage, DQ-Scores, Pipeline Reliability), Management-Reporting.
• Coaching & Standards: Etablierung von Best Practices, Schulung von Engineers/Analysten, Review von PRs/MRs mit Test-Fokus.
• 5+ Jahre Erfahrung als (Senior) Test Engineer/QA im DWH/Data-Plattform-Umfeld (Integrationstests, End-to-End, UAT).
• Sehr gute Deutsch- und Englischkenntnisse
• ALM/Quality Center und Jira – gelebte Traceability, sauberer Defect-Lifecycle.
• Testautomatisierung im Data-Kontext (z. B. Validierung von ETL/ELT, Schemas, Datenqualitätsregeln, KPIs/SLAs).
• Starkes konzeptionelles Know-how in Testdesign, Risiko-basiertem Testen, Abdeckung/Nutzwert von Tests.

Requirements

• Analytische, Strukturierte Arbeitsweise.

• Solides Verständnis moderner Datenarchitekturen (DWH, Data Lake/Lakehouse, Batch/Streaming).
• Starke Kommunikationsfähigkeit auf Deutsch – Brücke zwischen Business, Data Engineering und Architektur.
• Pragmatismus: Qualität priorisieren, ohne Geschwindigkeit zu verlieren.
• Python-Erfahrung im Databricks-Kontext: Notebooks, PySpark, Databricks Unity Catalog: Testvorgehen, Berechtigungs-/Policy-Tests, Metadaten- und Lineage-Validierung.
• AI-basierte Testgenerierung (z. B. Einsatz von LLMs für Testfallvorschläge, Synthetic Data, Anomalie-Detection).
• Erfahrung mit Data Quality-Frameworks.
• Kenntnisse in CI/CD und IaC.
• Non-Functional-Testing im Data-Kontext: Performance, Skalierung, Kosten/FinOps, Resilienz.

• Nice To Have:

Generelle Rahmenbedingungen:

• Pensum: 80% - 100% 
• Remote/Home Office: Möglich nach Absprache (bis zu 100% remote möglich)
• Start: 1.11.2025 
• Dauer: Bis Ende 2026 mit Möglichkeit auf Verlängerung 

Werde Teil eines dynamischen Teams, das sich der Entwicklung innovativer Lösungen für seine internen Kunden verschrieben hat. Wenn du leidenschaftlich gerne im DWH Testing Umfeld arbeiten möchtest, freuen wir uns darauf, von dir zu hören!