Dieses Projekt ist abgelaufen (seit 06.10.2026).
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Quality Engineering Consultant – Enterprise SaaS Platform
🏛 Ausgeschrieben von Westhouse Consulting GmbHWir suchen einen erfahrenen Quality Engineering Consultant (m/w/d) für eine internationale SaaS-Plattform im Remote-Format. Diese Vollzeitstelle bietet die Gelegenheit, Qualitätsprozesse in einem modernen, technologiegetriebenen Umfeld zu gestalten und weiterzuentwickeln.
In dieser Rolle verantworten Sie die Definition und Weiterentwicklung umfassender End-to-End-Teststrategien, einschließlich Regressions-, Integrations- und Performance-Tests. Sie designen und implementieren automatisierte Testsuiten mit modernen Tools und integrieren diese in CI/CD-Pipelines. Ein Schwerpunkt liegt auf der Beratung zu Shift-Left-Praktiken, um Qualität bereits in frühen Entwicklungsphasen zu sichern.
Darüber hinaus unterstützen Sie agile Teams durch Facilitation von Scrum-Zeremonien und beraten zur Optimierung von Backlog-Strukturen und Akzeptanzkriterien. Sie analysieren Delivery-Metriken und entwickeln datengestützte Empfehlungen zur Prozessverbesserung.
Ein innovativer Aspekt dieser Position ist die Beratung zu KI-Testing und Service Quality. Sie definieren Akzeptanzkriterien-Frameworks für nicht-deterministische KI-Features, beraten zu Prompt-Regression und unterstützen die Implementierung von KI-Tools im Entwicklungsprozess.
Zudem führen Sie spezialisierte Analysen für komplexe Eskalationsfälle durch, führen Root-Cause-Analysen durch und beraten zum Post-Release-Qualitätsmonitoring mit modernen Monitoring-Tools.
Diese Position erfordert fundierte Kenntnisse in Testautomation, agilen Methoden und idealerweise Erfahrung mit KI-Testing. Sie sollten analytisch denken, kommunikationsstark sein und Freude an der Zusammenarbeit mit cross-funktionalen Teams haben.
Skills erklärt
- Selenium
- Automatisierungstool für das Testen von Webanwendungen durch automatisierte Browser-Steuerung.
- Dynatrace
- Monitoring- und Observability-Plattform zur Überwachung von Anwendungsperformance und Infrastruktur.
- LangGraph
- Framework zur Orchestrierung von Workflows mit Large Language Models, das die Verwaltung von Agenten und deren Entscheidungspfaden ermöglicht.
- MLflow
- Open-Source-Framework zur Verwaltung des Machine-Learning-Lebenszyklus, einschließlich Experiment-Tracking und Modell-Deployment.
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Häufige Fragen zu Nexus
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- Nexus analysiert die Projektbeschreibung mit Claude (Anthropic) und gleicht die Anforderungen mit deinem hinterlegten Profil ab. Der generierte Text ist individuell, professionell und direkt versendbar – du kannst ihn vor dem Absenden noch anpassen.
- Welche Projektplattformen werden unterstützt?
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Stundensatz vs. Markt
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