Auf einen Blick
Data Quality Engineering Lead mit 7+ Jahren QA-Erfahrung und 3+ Jahren Leadership. Hybrid-Position in Kochi mit AWS-Automation und Quality Strategy-Fokus.
💰 ~$130.000–160.000/Jahr (geschätzt)
📊 Senior
🕒 Vollzeit
🌍 Hybrid
🗺️ APAC
- 7+ Jahre Software und Quality Engineering-Erfahrung
- 3+ Jahre Data Quality Engineering Leadership
- Proficiency in SQL und Python
- AWS-Erfahrung und QA Automation
Test Automation
Data Quality
SQL
Python
AWS
Jenkins
Apache Spark
CI/CD
Gehalt geschätzt anhand Senior quality engineering lead with data focus, Kochi hybrid. Kein Gehalt in der Anzeige angegeben.
✅ Geeignet für
- Quality Engineering Leaders mit Data-Tiefe
- Test Automation Experten mit Leadership-Erfahrung
- Python-Entwickler mit QA-Hintergrund
🚫 Weniger geeignet
- Junior QA-Ingenieure ohne Leadership-Erfahrung
- Test-only-Fokussierte ohne Automation-Erfahrung
- Kandidaten, die nur Testing-Tools kennen
💡 Gut zu wissen
- Leadership von QA-Teams über mehrere Product Teams
- Data Quality Assurance in Production ist zentral
- Apache Spark und Great Expectations sind bevorzugt
- Hybrid-Modell: Präsenz vor Ort in Kochi notwendig
Über das Unternehmen
Dodge Construction Network sucht einen Data Quality Engineering Lead zur Sicherstellung und kontinuierlichen Verbesserung der Datenqualität.
Deine Aufgaben
- Design, Implementierung und Wartung von skalierbarer Data Quality Automation
- Test Reporting und Analytics Solutions / Custom Dashboards
- AWS Service-Nutzung (CodePipeline, CodeBuild, ECS, Lambda, S3, CloudWatch Synthetics)
- Integration von Automated Test Suites in CI/CD Pipelines (Jenkins, BitBucket, CodePipeline)
- Definition und Governance von Quality Strategy über mehrere Product Teams
- Leadership und Mentoring von QA-Ingenieuren und SDETs
- Tracking und Präsentation von Quality KPIs (Defect Escape Rate, Test Coverage, MTTR)
Deine Voraussetzungen
- 7+ Jahre Software und Quality Engineering-Erfahrung
- Mindestens 3 Jahre Data Quality Engineering Leadership
- Proven Track Record bei Data Quality Assurance in Production
- Proficiency in SQL
- Proficiency in Python oder R
- Proficiency mit Git für Source Control
- Erfahrung mit QA Automation auf AWS oder äquivalent
- Bevorzugt: AI Development Tools, Apache Spark (pyspark), Data Quality Frameworks (Great Expectations, Deequ)
- Vertrautheit mit Jenkins
- Bachelor-Abschluss oder gleichwertige Erfahrung
Benefits
- Hybrid-Modell mit Kochi-Büro
- Quality Engineering Leadership
