Das Unternehmen entwickelt eine cloud-native Versicherungsplattform, die darauf abzielt, eine Zukunft zu schaffen, in der Menschen und Künstliche Intelligenz zusammenarbeiten, um Versicherungsprodukte zu erstellen, zu konfigurieren und zu betreiben. Die Systeme im Versicherungsbereich sind komplex und äußerst fehleranfällig. Daher ist es von entscheidender Bedeutung, dass Preisregeln, Policenlebenszyklen, Abrechnungen und Schadensfälle in Tausenden von Szenarien korrekt funktionieren. In Ihrer Rolle als Senior Software Engineer in Test (f/m/d/x) werden Sie Systeme und Werkzeuge entwerfen, die sicherstellen, dass unsere Plattform zuverlässig bleibt, auch wenn sie sich weiterentwickelt und automatisiert wird. Ihre Aufgaben umfassen den Aufbau von Testframeworks, Automatisierungspipelines und Validierungsmechanismen, die es unseren Teams ermöglichen, komplexe Funktionen mit Zuversicht zu entwickeln. Sie arbeiten eng mit den Engineering-, Produkt- und Plattformteams zusammen, um sicherzustellen, dass Qualität in die Systemarchitektur integriert wird. Sie werden herausgefordert, automatisierte Testframeworks für verteilte Mikrodienste zu entwerfen und zu erstellen, Integrations-, End-to-End- und Regressionstestpipelines zu entwickeln und aufrechtzuerhalten sowie komplexe Workflows wie Preisberechnungen und Dokumentengenerierung zu validieren. Darüber hinaus verbessern Sie CI/CD-Pipelines, um schnelle und zuverlässige Feedbackschleifen zu gewährleisten und Produktionsprobleme zu untersuchen, um die Zuverlässigkeit des Systems zu stärken.

Der ideale Kandidat verfügt über umfangreiche Erfahrung im Aufbau automatisierter Testsysteme für komplexe Anwendungen und ist sicher im Umgang mit verteilten Systemen und Mikrodiensten. Er sollte solide Programmierkenntnisse in Sprachen wie TypeScript, JavaScript, Go, Python oder ähnlichen Sprachen mitbringen. Zudem sind Erfahrungen in der Gestaltung von Integrations-, End-to-End- und Regressionsteststrategien sowie im Aufbau oder der Wartung von Testautomatisierungsframeworks erforderlich. Vertrautheit mit CI/CD-Pipelines und automatisierten Qualitätssicherungsmechanismen ist von Vorteil. Der Kandidat sollte eine Neugier für die Untersuchung komplexer Systemverhalten und die Verbesserung der Zuverlässigkeit mitbringen sowie einen starken Fokus auf Systemkorrektheit, Transparenz und langfristige Wartbarkeit haben. Eine pragmatische Herangehensweise an den Einsatz von KI-Tools zur Beschleunigung von Engineering-Workflows ist ebenfalls wichtig, ebenso wie klare Kommunikationsfähigkeiten und eine kooperative Denkweise beim Arbeiten mit Ingenieuren, Produktteams und Plattformteams.