Auf einen Blick
Gesucht wird ein erfahrener Senior Engineering Manager zur globalen Leitung des Quality Engineering und Architektur der nächsten Generation von KI-gestützter Test-Automatisierung bei Kong.
💰 ~$180.000–250.000/Jahr (geschätzt)
📊 Senior
🗺️ EMEA
- 10+ Jahre Software Engineering oder SDET
- 4+ Jahre Engineering Management mit globalen Teams
- Erfahrung mit LLMs und KI-Integration in QA
- High-Performance-Netzwerk-Testing-Hintergrund
SDET
Test Automation
CI/CD
Kubernetes
Docker
GitHub Actions
Chaos Engineering
Gehalt geschätzt anhand Senior Engineering Manager mit globaler Verantwortung und KI-Transformationserfahrung. Kein Gehalt in der Anzeige angegeben.
✅ Geeignet für
- Engineering Manager mit QA/SDET-Hintergrund
- Tech-Führungspersonen interessiert an KI-Integration
- Profis mit Chaos Engineering oder Performance-Testing-Erfahrung
🚫 Weniger geeignet
- Einzelne Mitwirkende ohne Managementerfahrung
- Kandidaten ohne globale Team-Erfahrung
- Testing-Neulinge ohne 10+ Jahre Erfahrung
💡 Gut zu wissen
- Rolle erfordert Follow-the-Sun-Betrieb über mehrere Zeitzonen
- Starker Fokus auf Generative KI und autonome Test-Agents
- Enge Zusammenarbeit mit Product und Engineering erforderlich
Über das Unternehmen
Kong Inc. ist ein führender Anbieter einer einheitlichen API- und KI-Plattform für die Verwaltung und Governance von API- und KI-Traffic.
Deine Aufgaben
- Führung eines global verteilten Teams von Software Development Engineers in Test (SDETs) in Nordamerika, Europa und Asien
- Architektur und Umsetzung der KI-Testing-Strategie unter Einsatz von LLMs und autonomen Test-Agents
- Leitung von Teststrategien für Low-Latency, High-Throughput C/Lua/Rust Datenebenen
- Modernisierung von Test-Frameworks und CI/CD-Pipelines
- Festlegung von Quality-Metriken und Überwachung von QE-Gesundheitsindikatoren
- Zusammenarbeit mit Software Engineering und Product Management zur Einbettung von Testbarkeitsstandards
Deine Voraussetzungen
- 10+ Jahre Erfahrung in Software Engineering oder SDET
- 4+ Jahre Erfahrung in Engineering Management
- Erfahrung mit LLMs, Generative KI oder autonomen Agent-Frameworks
- Erfahrung mit globalen oder verteilten Teams
- Praktische Erfahrung mit High-Performance-Netzwerk-Datenebenen, Proxies oder API Gateways
- Hintergrund in Performance- oder Chaos Engineering
Benefits
Keine explizit aufgeführt
