Lead QA Engineer – Back-End & Performance (H/F)

1. Missions et Responsabilités Principales

Stratégie de test & NFR (Exigences non fonctionnelles)

• Analyser en profondeur les exigences non fonctionnelles (performance, capacité, résilience, latence, reprise sur incident) et les convertir en objectifs et scénarios de tests quantifiables.
• Concevoir, piloter et maintenir la couverture globale du plan de tests techniques.
• Développer, orchestrer et maintenir le catalogue de cas de tests automatisés via notre stack technique (Python, Jenkins, Ansible, AWS, Grafana ).
• Promouvoir l’usage des outils d’assistance basés sur l’IA (notamment GitHub Copilot ) pour accélérer le développement et l'optimisation des suites de tests.

Métrologie, Monitoring & Analyse

• Mesurer et superviser finement les métriques clés : temps d’acheminement des messages, consommation CPU/RAM, goulets d'étranglement réseau, I/O bases de données.
• Conduire les analyses de cause racine (Root Cause Analysis - RCA) lors d'anomalies de performance, en collaboration étroite avec les architectes et développeurs.

Lead Technique, Qualité & Shift-Left

• Piloter et diffuser les métriques de qualité logicielle (KPIs de couverture, taux d'automatisation, détection de non-régression).
• Être force de proposition sur l'optimisation et le tuning système, réseau, applicatif et bases de données.
• Animer les bonnes pratiques de tests non fonctionnels auprès des équipes pluridisciplinaires en environnement Agile.

2. Profil Recherché

• Expertise QA Technique & Leadership : Solide bagage méthodologique (plans de charge, stress tests, résilience, RCA, pilotage de campagnes de test d'infrastructure).
• Scripting & Automatisation : Maîtrise avancée de Python , scripting shell sous environnement Linux .
• Pratiques DevOps / CI-CD : Expérience éprouvée avec Jenkins, Git, Jira, et les solutions de gestion de tests (Zephyr / Xray).
• Observabilité & Métrologie : Maîtrise des outils de supervision et dashboards (Grafana, Prometheus ou équivalents).
• Culture Système & Architecture : Excellente compréhension des architectures réparties, des réseaux et des bases de données relationnelles (Oracle, MySQL).
• Connaissance du langage C/C++ (lecture de code et exploitation d'outils internes TQA).
• Pratique des environnements Cloud (AWS ) et de la conteneurisation (Docker ).
• Maîtrise des architectures événementielles et flux temps réel (Apache Kafka, Multicast UDP ).
• Pratique des approches BDD (Behavior-Driven Development) avec Cucumber, Behave ou Gherkin.