Inżynier ds. kontroli jakości

Trellis (to największa platforma badań prawnych dla sądów stanowych, obejmująca tysiące sądów i miliony spraw w całych Stanach Zjednoczonych. Agregujemy i porządkujemy pisma procesowe, orzeczenia, wnioski i wyniki w ujednoliconą platformę z możliwością przeszukiwania, łącząc wielkoskalową infrastrukturę danych z analizami opartymi na sztucznej inteligencji w celu wyodrębniania, organizowania i wydobywania spostrzeżeń z tych danych. Dzięki temu po raz pierwszy możliwe jest prowadzenie badań sądów pierwszej instancji na dużą skalę.

Nasze narzędzia umożliwiają prawnikom analizowanie tendencji sędziów, ocenę obrońców przeciwnika, znajdowanie i ocenianie biegli i zobacz, które argumenty i strategie okazały się skuteczne w podobnych sprawach, aby mogli wcześniej ocenić ryzyko, zaoszczędzić czas na badaniach i opracować skuteczniejsze strategie prowadzenia spraw oparte na danych. Rewolucjonizujemy sposób, w jaki prawnicy uzyskują dostęp do danych sądowych i wykorzystują je do podejmowania świadomych decyzji. W miarę zwiększania skali poszukujemy przemyślanego i nastawionego na wykonanie projektanta produktu, który pomoże ukształtować przyszłość naszych usług.

O roli: Poszukujemy inżyniera ds. kontroli jakości, który podchodzi do jakości NIE tylko jako problem inżynieryjny rola w testowaniu ręcznym - przeznaczona jest dla inżyniera, który pisze automatyzację, aby proaktywnie znajdować błędy, problemy z jakością danych powierzchniowych na dużą skalę, a następnie pisze lub udostępnia kod, aby je naprawić. Będziesz ściśle współpracować z działem inżynierii i produktem w celu tworzenia systemów, które stale monitorują integralność danych i zachowanie produktu, problemy powierzchniowe w oparciu o wpływ na biznes i pomagają w rozwiązywaniu problemów. Idealny kandydat to silny programista, który czuje się komfortowo pracując z dużymi zbiorami danych, debugując złożone potoki i dbając o jakość od początku do końca.

Potrzebujemy kogoś, kto myśli jak inżynier oprogramowania, a po drugie zwolennik jakości: ktoś, kto widzi anomalię w danych lub błąd w produkcie i od razu myśli: „jak zbudować coś, co automatycznie to wykryje, a następnie naprawi?” Powinieneś czerpać energię z niejednoznaczności, swobodnie zagłębiać się w duże zbiory danych i dzienniki produkcyjne oraz móc szybko się poruszać bez czekania na specyfikację. Nasz stos technologii obejmuje Python, Django, Postgres, Elasticsearch, Vue, waniliowy JavaScript i AWS. Co będziesz robić: - Projektowanie i budować zautomatyzowane systemy, które identyfikują problemy z jakością danych, błędy produktów i regresje w naszych aplikacjach internetowych i potokach danych - zmniejszając zależność od ręcznego wykrywania. - Pisanie skryptów i narzędzi do wykrywania anomalii, niespójności lub błędów w dużych zbiorach danych (np. zniekształconych rekordów, brakujących relacji, nieoczekiwanych dystrybucji).

(jednostka, integracja, kompleksowo) ze szczególnym uwzględnieniem obszarów wysokiego ryzyka i przepływów pracy obciążonych dużą ilością danych. - Współpraca z inżynierami w celu przeglądu modeli danych, kontraktów API i logiki zaplecza pod kątem poprawności i przypadków brzegowych. - Instrumentowanie wskaźników jakości i tworzenie wewnętrznych narzędzi lub pulpitów nawigacyjnych do śledzenia stanu danych i niezawodności produktu na przestrzeni czasu jakość, integralność danych lub automatyzacja testów - Dobra znajomość języka Python - wygodne pisanie skryptów o jakości produkcyjnej, automatyzacja i analiza danych - Doświadczenie w pracy z dużymi zbiorami danych: wykonywanie zapytań, profilowanie, sprawdzanie poprawności i debugowanie danych w bazach danych SQL i NoSQL (preferowane Postgres/Elasticsearch) - Sprawdzone tworzenie automatycznych systemów, które wykrywają błędy lub problemy z danymi, a nie tylko sprawdzają znane zachowania - Umiejętność czytania, rozumienia i wprowadzania poprawek do produkcyjnej bazy kodu, a nie tylko testów. - Wygodna samodzielna praca i ustalanie priorytetów problemów związanych z jakością według wpływu. Mile widziane: - Doświadczenie z Django, Elasticsearch lub Vue. - Znajomość środowisk opartych na AWS i potoków danych w chmurze. - Doświadczenie w tworzeniu narzędzi do monitorowania jakości danych, ostrzegania lub obserwowalności zespół, w tym konfigurowanie procesów od podstaw. - Doświadczenie w pracy z zespołami zdalnymi lub rozproszonymi na całym świecie. Korzyści: - Znaczący kapitał - Pełna opieka medyczna, stomatologiczna i okulistyczna (dla Ciebie i Twojej rodziny). - 401 tys. z pełnym pokryciem do limitu stanowego - Pracuj z dowolnego miejsca - Elastyczna polityka urlopowa Sam zarządzasz czasem.

Trellis angażuje się w budowanie zróżnicowanego i włączającego miejsca pracy. Jeśli jesteś podekscytowany tą rolą, ale Twoje doświadczenie nie pasuje idealnie, zachęcamy Cię do aplikowania może być właściwym kandydatem na to lub inne stanowisko. Aplikuj bezpośrednio na RemoteJobs.org: https://remotejobs.org/remote-jobs/qa-engineer-trellis.