JustJoin.IT Praca zdalna Senior

QA with Retail Marketing / Commerce

Upvanta sp. z o.o.

⚲ Wrocław, Warszawa, Kraków, Gdańsk, Poznań

Do uzgodnienia

Wymagania

  • Testing
  • QA
  • API
  • SimilarWeb
  • Data

Opis stanowiska

Poszukujemy specjalisty QA z doświadczeniem w obszarze danych retail/eCommerce, ze szczególnym naciskiem na jakość i walidację danych.
Czas współpracy: 6 miesięcy.

Zakres obowiązków:
• walidacja poprawności przepływów danych (end-to-source / source-to-target) w środowisku retail/eCommerce,
• weryfikacja jakości danych pomiędzy bazami danych (DB) a stronami produktowymi (PDP),
• analiza danych pochodzących z różnych źródeł (API, platformy, partnerzy danych),
• wykrywanie anomalii i niezgodności w danych oraz ich raportowanie,
• współpraca z zespołami Data Engineering / Analytics / Product w zakresie jakości danych,

Wymagania:
• praktyczne, bezpośrednie doświadczenie w pozyskiwaniu i czyszczeniu danych retail oraz znajomość narzędzi typu Similarweb, Stackline (lub bardzo podobnych platform),
• doświadczenie w procesach akwizycji danych retail/eRetail (API, platformy, partnerzy danych),
• umiejętność normalizacji, czyszczenia oraz strukturyzowania danych pod kątem QA,
• praktyczne doświadczenie w pracy z Similarweb / Stackline (lub równoważnymi narzędziami analityki retail i digital shelf), wraz z umiejętnością opisania realnych zastosowań („co było robione” i „w jakim celu”),
• zrozumienie, że rola koncentruje się na QA danych (data validation) – weryfikacja poprawności przepływów danych od bazy danych do PDP, z wykorzystaniem AI-based data capture oraz data crawling, a następnie analiza anomalii i kontrola jakości.

🔍 Dekoder Ogłoszenia

🔴
ze szczególnym naciskiem na jakość i walidację danych
Choć brzmi to jak standardowe zadanie QA, w tym przypadku może oznaczać, że głównym celem jest sprawdzanie poprawności danych, a niekoniecznie funkcjonalności aplikacji.
🔴
walidacja poprawności przepływów danych (end-to-source / source-to-target)
To bardziej zadanie związane z inżynierią danych lub ETL, niż tradycyjnym testowaniem aplikacji.
🔴
weryfikacja jakości danych pomiędzy bazami danych (DB) a stronami produktowymi (PDP)
Może oznaczać, że będziesz musiał ręcznie porównywać dane w różnych miejscach, zamiast korzystać z zaawansowanych narzędzi automatyzujących.
🔴
praktyczne, bezpośrednie doświadczenie w pozyskiwaniu i czyszczeniu danych retail
Rola może wymagać więcej pracy z danymi (ETL, przygotowanie danych) niż typowe testowanie.
🔴
zrozumienie, że rola koncentruje się na QA danych (data validation)
Potwierdza, że głównym celem jest sprawdzanie danych, a nie testowanie interfejsu użytkownika czy funkcjonalności.