Cette offre n'affiche pas de salaire. D'après 37 offres pour ce poste (Top profil, Île-de-France), le marché se situe autour de 600€/j (525€/j–650€/j).
QA Lead transverse – Applicatif, Delivery & IA
Contexte Dans le cadre de l'industrialisation de produits digitaux intégrant de l'IA générative, l'équipe recherche un QA Lead transverse chargé de définir et piloter la stratégie qualité sur 3 axes : applicatif, delivery, et IA. Interviendra aux côtés des équipes Produit, Dev, Architecture, DevOps, Data/IA et Cybersécurité sur l'ensemble du cycle de vie produit.
Missions
Qualité applicative
Définir stratégie de tests et critères d'acceptation
Concevoir/exécuter tests fonctionnels, techniques, API, intégration, non-régression
Identifier les parcours critiques et automatiser leur validation
Suivre les anomalies jusqu'à résolution
Participer aux décisions Go/No Go
Garantir la qualité des échanges applications/API/services
Qualité du delivery
Intégrer les tests automatisés en CI/CD
Définir et mettre en place des quality gates
Fiabiliser release, déploiement, rollback
Contrôler la couverture de tests avant mise en production
Mettre en place tests de performance, charge, résilience
Analyser les incidents de production, contribuer à l'amélioration continue
Accompagner l'adoption des pratiques shift-left
Construire des indicateurs qualité partagés
Qualité des solutions IA
Définir une stratégie d'évaluation des fonctionnalités IA/GenAI
Constituer jeux de tests et référentiels de réponses attendues
Mesurer pertinence, fidélité, complétude, stabilité des réponses
Identifier et mesurer les hallucinations
Tester les chaînes RAG (ingestion, recherche, contexte, génération)
Garantir la non-régression lors des changements de modèles/prompts/sources
Tester les risques prompt injection, jailbreak, fuite de données
Automatiser les campagnes d'évaluation IA
Définir métriques et seuils d'acceptation (Go/No Go)
Traduire les attentes métier subjectives en critères mesurables
Compétences recherchées
Solide expérience QA Engineering, automatisation, stratégie de tests
Tests web, API, E2E, intégration, non-régression
Playwright, Cypress, Selenium (ou équivalent)
Postman, REST Assured (ou équivalent)
CI/CD & qualité logicielle : Azure DevOps, GitLab CI, GitHub Actions, Jenkins, SonarQube
Tests de performance : K6, JMeter, Gatling
Bonne compréhension architectures cloud, API, microservices
Python pour automatisation et évaluation IA
Compréhension LLM, prompt engineering, architectures RAG
Outils d'évaluation IA : Promptflow, RAGAS, DeepEval (ou équivalent)
Azure OpenAI / Azure AI Foundry (apprécié)
Sensibilité sécurité IA, RGPD, AI Act
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