Zürich
Senior Testmanager & Qualitätsingenieur 100 % (m/w/d)
- 13 Juni 2026
- 100%
- Zürich
Über den Job
Bei Julius Bär schätzen und feiern wir die individuellen Qualitäten, die Sie mitbringen, damit Sie wirkungsvoll, unternehmerisch und befähigt handeln und Werte über das Vermögen hinaus schaffen können. Gestalten wir gemeinsam die Zukunft des Vermögensmanagements.
Werden Sie Teil unseres ML & AI ART als Testmanager & Qualitätsingenieur, verantwortlich für das Testen von KI- & ML-Lösungen über deren gesamten Lebenszyklus. Der Fokus liegt darauf, die Qualität der entwickelten Lösungen bereits in der Entwicklungsphase zu bewerten und aktives Feedback zu geben sowie mit den ML-Engineering-Teams zusammenzuarbeiten.Sie sind der Gatekeeper, bevor eine Lösung von Model Risk Management evaluiert wird und auch vor dem Go-Live. Zudem verantworten Sie das Testen und die Qualitätssicherung technischer Komponenten, die vom Plattformteam bereitgestellt werden, wie Modell-APIs, Agenten-Repository und weitere Komponenten. Umsetzung und Ausführung unserer Testautomatisierungs-Frameworks, die sowohl traditionelle Softwarekomponenten abdecken.
IHRE AUFGABEN
Sicherstellung der Lieferqualität und ordnungsgemässen Testung von KI-Anwendungsfällen
Definition und Weiterentwicklung des technischen Testansatzes und der Framework-architektur für den ML & AI ART, abgestimmt auf die Teststrategie und Testpolitik der Bank
Entwurf wiederverwendbarer, skalierbarer Testmuster (Page Objects, API-Clients, Testdaten-Builder), die von anderen Ingenieuren in den Squads übernommen werden können, um technische Konsistenz der Tests im ART sicherzustellen
Analyse und Bewertung von Anforderungen, Features und Stories auf Testbarkeit während PI-Planung, Backlog-Refinement und Iterationsplanung
Ableitung von Testfällen aus technischer und Risikoanalyse sowohl funktionaler als auch nicht-funktionaler Anforderungen (Zuverlässigkeit, Leistung, Sicherheit, Benutzerfreundlichkeit, Robustheit), Auswahl geeigneter Testtechniken und Automatisierungsumfang basierend auf Risiko, Abdeckungszielen und ROI
Automatisierung identifizierter Testfälle mit Python-basierten Frameworks — Playwright-Python für UI, requests + pytest für APIs, Behave oder pytest-bdd für BDD/Gherkin — unter Anwendung von Clean-Code-Prinzipien, Wiederverwendbarkeit, Lesbarkeit und Stabilität
Entwurf und Implementierung KI/ML-spezifischer Testfälle: Evaluierungspipelines für LLM-Ausgaben
Integration und Orchestrierung automatisierter Tests in GitLab CI/CD-Pipelines, inklusive Merge-Request-Pipelines, GitLab Runner
Planung, Terminierung und Auslösung automatisierter Testausführungen über verschiedene Umgebungen (DEV, INT, UAT, pre-PROD) inklusive Regressionstests, Smoke-Tests, Release-Ausführungen und On-Demand-Läufen, die mit Merge Requests und PI-Meilensteinen verknüpft sind
Auswertung der Ausführungsergebnisse, Erfassung von Defekten in Jira mit Belegen (Logs, Traces, Screenshots, Videos) und Kommunikation von Qualitätsindikatoren an das Squad und den Product Owner
Aktive Mitwirkung an PI-Planung, System-Demos, Inspect & Adapt und weiteren SAFe-Zeremonien als Teil des ML & AI ART
Vorbereitung von Testdaten, wobei synthetische oder anonymisierte Daten verwendet werden, um Vertraulichkeitserwartungen zu erfüllen
IHR PROFIL
Praktische Erfahrung in der Integration und Ausführung von Tests für KI-Lösungen und/oder gross angelegte Datenprojekte
Fundierte Kenntnisse in Git und Versionskontroll-Workflows, Clean-Code-Prinzipien und Code-Review-Kultur
Grundkenntnisse in Docker; Vertrautheit mit Kubernetes-Grundlagen (Jobs, Namespaces)
Erfahrung im Testen von KI/ML-Systemen oder starke Motivation, diese Expertise zu entwickeln: Evaluierung von LLM-Ausgaben, Umgang mit nicht-deterministischen Antworten, Evaluierungen für RAG und agentische Workflows
Verständnis von API-Design, Microservices, ereignisgesteuerten Architekturen und Authentifizierungsschichten
Gutes Verständnis von SAFe- und DevOps-Prinzipien; Erfahrung in einem Agile Release Train ist von Vorteil
Erfahrung mit Jira für Story-/Feature-Tracking und Testmanagement-Integration (Xray, Agile Hive)
Nachgewiesenes End-to-End-Denken — Verknüpfung von Nutzerreisen, Datenflüssen, Authentifizierungsschichten und Systemgrenzen
Vertrautheit mit der Arbeit innerhalb einer etablierten Teststrategie, Zusammenarbeit mit Testmanagern bei Ausführungsplanung, Reporting und Compliance
Teamplayer mit starker Eigenverantwortung, der Automatisierungsprobleme von der Analyse über die Ausführung bis zur Lösung mit minimaler Aufsicht begleitet
Abschluss (Bachelor oder Master) in Informatik, Ingenieurwesen oder einem verwandten Fachgebiet
Mindestens 5–7 Jahre Erfahrung mit Daten- & ML-Plattformen sowie deren Qualitätssicherung und/oder Testing mit umfangreicher praktischer Python-Erfahrung, inklusive nachgewiesener Framework-Entwicklung, Ownership und Testausführung im grossen Umfang (nicht nur Skriptebene)
Erfahrung in regulierten Umgebungen (Finanzdienstleistungen, Gesundheitswesen, Pharma) ist stark bevorzugt
Zertifizierungen in ISTQB (Foundation als Basis)
SAFe (SP, SSM oder gleichwertig) oder DevOps-Disziplinen sind von Vorteil
Erfahrung mit KI/ML-Systemen durch Testing, Entwicklung oder angewandte Projekte ist ein starkes Plus; Bereitschaft, tiefgehende KI/ML-Testexpertise zu entwickeln, ist essenziell
Starke Kommunikationsfähigkeit, um effektiv mit Ingenieuren, Product Ownern und Scrum Mastern zusammenzuarbeiten
Gute Organisationsfähigkeiten, strukturiert und zuverlässig
Fließend in Englisch; Deutschkenntnisse sind ein Plus
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