Analyste Assurance Qualité

Nous recherchons un(e) Analyste en assurance qualité (QA) intermédiaire pour joindre une équipe expérimentée et stable travaillant sur plusieurs solutions logicielles d'affaires.

Vous travaillerez en étroite collaboration avec un analyste QA déjà en poste ainsi qu'avec les équipes de développement et de produit. L'objectif est d'assurer une meilleure polyvalence au sein de l'équipe : les deux QA pourront intervenir sur différents produits, se soutenir mutuellement et partager leurs connaissances.

Le poste convient particulièrement à une personne qui possède de solides bases en tests manuels, qui a déjà été exposée à l'automatisation ou souhaite développer davantage cette compétence, et qui est intéressée par l'utilisation progressive de l'intelligence artificielle appliquée à l'assurance qualité.

Votre environnement

L'équipe travaille sur trois produits :

deux applications existantes/legacy, dont une développée en Delphi;

une application Web moderne utilisant notamment .NET Core et React.

Les tests manuels occupent encore une place importante, notamment en raison des différentes versions des applications utilisées chez les clients.

En parallèle, l'équipe développe progressivement son automatisation, notamment avec Python, et souhaite intégrer davantage d'outils et de méthodes AI-Augmented QA.

Vos responsabilités

Vous serez notamment appelé(e) à :

analyser les exigences, critères d'acceptation et risques;

concevoir, documenter et exécuter des scénarios et cas de tests;

réaliser des tests fonctionnels, de régression, d'intégration et d'acceptation;

tester des applications Web et des applications legacy;

documenter, qualifier et suivre les anomalies avec les développeurs;

préparer et maintenir les données et preuves de tests;

participer à l'amélioration de la couverture de régression;

effectuer des validations d'API REST;

contribuer progressivement à la maintenance et à l'évolution des tests automatisés, notamment en Python;

collaborer avec les équipes afin d'intégrer les contrôles qualité aux pratiques de livraison et CI/CD;

utiliser progressivement des outils d'IA générative pour soutenir certaines activités QA, par exemple l'analyse d'exigences, la conception de scénarios, l'automatisation, la génération de données de test ou l'investigation des anomalies;

valider avec discernement les résultats générés par les outils d'intelligence artificielle;

contribuer à l'amélioration continue des processus et pratiques QA.

Le profil recherché

Nous recherchons avant tout une personne polyvalente et intéressée à apprendre, plutôt qu'un expert technique dans toutes les technologies de l'environnement.

Expérience et connaissances recherchées

Environ 2 à 4+ années d'expérience en assurance qualité logicielle;

expérience concrète en tests manuels et tests de régression;

capacité à analyser des exigences et à rédiger des scénarios de test;

expérience avec des applications Web;

connaissance des tests automatisés et intérêt pour leur maintenance et leur évolution;

connaissances de Python ou intérêt et capacité à développer rapidement cette compétence;

expérience ou connaissances en tests REST API, avec des outils tels que Postman ou Swagger;

compréhension des principes CI/CD et des outils tels que Jenkins, GitLab CI/CD, Azure DevOps ou GitHub Actions;

capacité à documenter et assurer le suivi des anomalies;

connaissance de SQL ou des tests de bases de données, un atout;

expérience dans un environnement Agile/Scrum.

Une expérience avec Selenium, Playwright, Cypress ou Robot Framework constitue également un atout.

Une connaissance préalable de Delphi, .NET Core ou React n'est pas obligatoire. La volonté de comprendre et de tester des environnements technologiques différents est plus importante.

L'IA appliquée au QA

L'équipe souhaite progressivement développer ses pratiques AI-Augmented QA.

Une expérience avec GitHub Copilot, ChatGPT, Claude ou d'autres outils d'IA générative appliqués au développement ou à l'assurance qualité est un atout.

Nous recherchons surtout une personne curieuse et intéressée à apprendre comment l'IA peut soutenir :

l'analyse des exigences;

la génération de données de test;

le développement et la maintenance de tests automatisés;

l'investigation d'anomalies;

l'analyse et la synthèse des résultats.

L'utilisation de l'IA doit toujours être accompagnée d'un jugement critique et d'une validation humaine.

Au-delà des compétences techniques

La connaissance technique est importante, mais le savoir-être et l'intérêt pour le produit occupent une place centrale dans ce rôle.

L'environnement conviendra