QA Automation et Data Quality Engineer (H/F)

Pour accompagner le lancement d'une nouvelle marketplace nationale dédiée aux véhicules d'occasion, portée par un groupe majeur du secteur automobile, nous recrutons un QA Automation & Data Quality Engineer.

Rattaché(e) aux équipes Tech & Produit, vous jouerez un rôle central dans la fiabilité et la stabilité de la plateforme en structurant et industrialisant la fonction QA.

Vous interviendrez à la fois sur l'automatisation des tests, la qualité des flux de données et la validation des fonctionnalités critiques dans un environnement data-driven intégrant des composants d'IA.

La plateforme repose notamment sur :

• ingestion multi-flux (concessions, agrégateurs, référentiels)
• référentiel interne véhicules
• APIs partenaires (finance, data marché)
• backend Python
• infrastructure AWS
• moteur de recherche intelligent basé sur IA / RAG

Pourquoi nous rejoindre ?

Participer au lancement d'une nouvelle marketplace nationale ambitieuse.

Construire une fonction QA automation from scratch dans un environnement data et IA.

Travailler sur une plateforme technique moderne (Python, APIs, AWS, data flows).

Avoir un impact direct sur :

• la stabilité produit
• la qualité des données
• la fiabilité des flux marketplace.

Vos missions

Automatisation des tests

Mettre en place un framework de tests automatisés.

Déployer des tests unitaires, API et E2E (Playwright / Cypress).

Intégrer les tests dans les pipelines CI/CD.

Mettre en place des tests de non-régression automatisés.

Data Quality

Construire des règles de validation sur les données véhicules :

• cohérence version / motorisation / équipement
• mapping des référentiels externes
• qualité des données techniques enrichies.

Contrôler la qualité des flux entrants.

Mettre en place des alertes sur anomalies data.

Tests API & integrations

Mettre en place des tests contractuels sur les APIs partenaires.

Valider les schémas JSON et les intégrations.

Détecter automatiquement les changements côté fournisseurs.

Monitoring & production

Définir les indicateurs de qualité.

Mettre en place des systèmes d'alerting.

Participer à l'analyse et à la résolution des incidents.

Validation des fonctionnalités IA

Mettre en place des datasets de test.

Détecter hallucinations ou incohérences.

Mettre en place des tests de régression pour les fonctionnalités IA.