LECTRA SA Notre département R&D / Digital Service Delivery basé à Bordeaux/Cestas est à la recherche de son/sa futur(e) Ingénieur(e) QA Data.  Rattaché(e) au Directeur de l'ingénierie des données, vous serez intégré(e) dans une équipe agile spécialisée dans le traitement de la donnée et composée d'ingénieurs Data, d'un Tech Lead, d'un Component Owner et d'un Data Steward. Vous aurez en charge la qualité des livrables (« data product ») produits.  Vos missions principales seront :  Avoir une bonne compréhension des besoins et des enjeux liés aux produits développés Identifier les risques de non-qualité et les prioriser En collaboration avec l'ensemble des acteurs du projet, vous serez responsable de :  Définir et formaliser la stratégie de test Rédiger les plans de test et les cas de test Développer, automatiser, suivre, analyser et maintenir les tests Saisir et suivre les anomalies, et valider leur correction. Confirmer le niveau de qualité atteint pour valider la mise en production des livrables.  Imaginer, promouvoir, maintenir et faire évoluer les méthodes et technologies de test adaptées à l'ingénierie des données.  Intégrer les outils de qualité de données en phase projet et production afin d'assurer la qualité avant et après la mise en production ENVIRONNEMENT TECHNIQUE  * Plateforme: Snowflake, DBT, Airflow, Kafka, RabbitMQ, K8S, Docker, Databricks * Outillage :  DBT test, Karate DSL, Karate Connect, TestRail, Git / GitLab, Jenkins, Confluence, JIRA * Méthodes : Lean / Agile, Continuous Delivery * Langages de développement : DBT, SQL, python, java, kotlin De formation bac+3 à bac+5, vous justifiez d'une expérience d'au moins 5 ans sur le même poste au sein d'une équipe de validation logicielle / qualité logicielle, dans des projets orientés données et de préférence en environnement Cloud. Savoir-faire :  Maîtrise des outils de tests (ex. : Postman, Selenium, TestRail .) et expertise en méthodologie de test (une certification ISTQB serait un plus) Expérience en automatisation des tests (tests d'API, tests de pipelines, tests de données) et maîtrise d'un ou plusieurs langages de développement associé (ex : Python, Java) Bonne connaissance des bases de données relationnelles et du langage SQL Connaissance des outils de data quality (ex. : DBT test, Great Expectations, Deequ, Soda.) Connaissance des outils d'intégration et de livraison continue (CI/CD, Git, Jenkins, etc.) Expérience dans un environnement agile (ex : Scrum, Kanban) Savoir-être :  Esprit d'analyse et rigueur Autonomie et sens de l'initiative Bon relationnel et esprit d'équipe Capacité à vulgariser les enjeux qualité auprès des équipes techniques et métiers Curiosité et appétence pour l'amélioration continue