Poszukujemy osoby na stanowisko QA Test Manager specjalizującej się w testach wydajnościowych, która będzie odpowiadać za budowę i rozwój strategii testów niefunkcjonalnych w złożonym środowisku systemowym. Rola łączy odpowiedzialność techniczną (projektowanie i realizacja testów) z koordynacją prac zespołu oraz współpracą z interesariuszami biznesowymi i technicznymi.

QA Test Manager – Performance Testing

Twój zakres obowiązków

• Opracowanie i realizacja strategii testów wydajnościowych (load, stress, spike, soak).
• Projektowanie, implementacja i utrzymanie scenariuszy testów wydajnościowych.
• Analiza wyników testów, identyfikacja wąskich gardeł oraz rekomendowanie usprawnień.
• Współpraca z zespołami developerskimi, DevOps oraz architektami przy optymalizacji systemów.
• Integracja testów wydajnościowych z pipeline’ami CI/CD.
• Monitorowanie środowisk testowych oraz analiza metryk (APM, logi, KPI wydajnościowe).
• Przygotowywanie raportów (dashboardy, metryki defektów, raporty dla kadry zarządzającej).
• Koordynacja prac testowych w środowisku Agile, również w dużych programach.
• Wsparcie w zakresie planowania pojemności, definiowania SLO/SLA oraz testów odporności.

Nasze wymagania

• Kilkuletnie doświadczenie w obszarze testów wydajnościowych.
• Bardzo dobra znajomość co najmniej jednego narzędzia: JMeter / LoadRunner / Gatling.
• Doświadczenie w testowaniu API (REST, JSON, Postman; podstawy SOAP).
• Znajomość narzędzi do zarządzania testami i defektami (Jira + Xray/Zephyr, Azure DevOps lub równoważne).
• Doświadczenie w integracji testów z CI/CD (Jenkins / GitLab CI / Azure DevOps).
• Znajomość systemów kontroli wersji (Git).
• Praktyczna znajomość narzędzi monitoringu i observability (np. Splunk, Dynatrace, AppDynamics, Grafana, Kibana/Elastic).
• Umiejętność analizy danych w bazach (SQL – Oracle / SQL Server / PostgreSQL lub inne).
• Doświadczenie w przygotowywaniu raportów wydajnościowych i prezentowaniu wyników interesariuszom.
• Znajomość środowisk chmurowych (AWS / Azure / GCP).
• Doświadczenie z Dockerem i Kubernetesem.
• Umiejętność skryptowania (Python / Java / Groovy / Bash).
• Wiedza z zakresu zaawansowanej inżynierii wydajności (profilowanie, capacity planning).
• Znajomość zagadnień bezpieczeństwa i testów odpornościowych (NFR, OWASP, failover).
• Doświadczenie w architekturach mikroserwisowych, systemach event-driven (np. Kafka), service virtualization.
• Praca z narzędziami Infrastructure as Code (Terraform, Ansible).
• Doświadczenie w pracy w metodykach zwinnych w dużych, złożonych programach (np. SAFe).