Dans le cadre du développement du projet Resilience nous recherchons un·e QA analyst afin de co-construire notre stratégie qualité .

Rattaché au lead QA, vous intervenez sur nos différents produits (à destination des équipes de soin ou des patients) et ce dés le début de la conception. Nous imaginons la qualité comme une responsabilité commune, vous en êtes le garant.

Dans un environnement aussi exigeant que bienveillant, vous travaillez au quotidien avec des experts métier du produit ou du développement mais également des spécialistes de la data science, de la médecine, de la réglementation…

Vos missions au quotidien :

• Comprendre les enjeux, les métiers et leurs besoins
• Co-construire la vision qualité et suivre les indicateurs clés
• Mettre en place les méthodes, les process et outils adaptés
• Assurer le bon déroulement des cycles de développement/déploiement
• Accompagner les équipes dans la mise en place des plans de qualité
• Tester, automatiser, tester, automatiser, tester, automatiser
• Evangéliser les bonnes pratiques en interne
• Recruter et manager une équipe de QA engineer

Nous amorçons le développement d’un projet passionnant mais également d’une aventure humaine. Aux prémices de la construction, vous avez une grande liberté d’initiative dans l’organisation de votre temps et de votre travail.

Le profil que nous recherchons :

• Un minimum de 5 ans d’expérience en tant que QA engineer
• Une connaissance poussée des différentes méthodes (discovery/delivery) de développement produit
• Une bonne expertise technique couplée à d’excellentes facultées de communication
• Un esprit organisé, rigoureux et avec une bonne capacité d’analyse
• Un profil créatif, pragmatique et passionné par l’innovation

Ce qui retiendra particulièrement notre attention :

• Une compréhension des enjeux dans le traitement de données sensibles / de santé
• Une connaissance sur les procédures de gestion du risque
• Le développement de logiciels dans des environnements ultra régulés
• La compréhension du data engineering et de la datascience

• 1er entretien par téléphone avec le CPO
• Un exercice technique
• 2 entretiens avec les membres de l’équipe
• 1 entretien avec le CEO