AI Quality Engineering Lead – Machine Learning Systeme

Rollenbeschreibung

Wir suchen einen erfahrenen AI Quality Engineering Lead, der die Qualitätssicherung für komplexe Unternehmensplattformen mit datengetriebenen und KI-gestützten Komponenten verantwortet. Diese Position erfordert eine seltene Kombination aus fundierter Software-Testexpertise und praktischer Erfahrung in der Validierung von KI/ML-Systemen.

Hauptaufgaben

• Testmanagement & Qualitätsführung
  • Verantwortung für das End-to-End-Testmanagement (funktional, Integration, Regression, SIT, UAT)
  • Definition und Pflege von Teststrategien, Testplänen und Qualitätsrichtlinien
  • Durchführung von Release-Freigabebewertungen (Go/No-Go)
  • Führung und Coaching von QA-Teams
• Plattform-, API- und Datenvalidierung
  • Testen von APIs, Backend-Systemen und Datenplattformen
  • Sicherstellung der Datenqualität (Vollständigkeit, Genauigkeit, Konsistenz)
  • Validierung der Datenintegrität und Datenflüsse über Systeme hinweg
• Testautomatisierung & CI/CD
  • Förderung eines Automatisierungsansatzes (Automation-first)
  • Integration automatisierter Tests in CI/CD-Pipelines
  • Analyse von Testmetriken zur Verbesserung der Qualität und Stabilität
• KI / Machine Learning Qualitätssicherung (Spezialgebiet)
  • Validierung von Machine-Learning-Modellen, insbesondere: Bias-Erkennung, Drift-Analyse, Erklärbarkeit (Explainability)
  • Testen von KI- und LLM-basierten Funktionen
  • Validierung von KI-Pipelines (MLOps)
  • Anwendung von Datenvalidierungsframeworks
  • Unterstützung von regulatorischen und ethischen KI-Anforderungen (hohe Relevanz in der Schweiz)
• Zusammenarbeit, Governance & Risiko
  • Enge Zusammenarbeit mit Product Ownern, Architekten und Entwicklern
  • Durchführung von Fehleranalysen und risikobasierten Entscheidungen
  • Erstellung von auditfähiger Dokumentation

Anforderungen

• Mindestens 15 Jahre Erfahrung im Bereich Software Testing / Qualitätssicherung
• Erfahrung in Teststrategie, Testmanagement und Release-Governance
• Erfahrung in der Validierung von KI/ML-Systemen
• Kennnisse in: Python, TensorFlow / PyTorch, Datenvalidierung
• Erfahrung mit: API- und Backend-Systemen, datenzentrierten Architekturen
• Erfahrung in agilen Projekten, Führungserfahrung im QA-Umfeld