[리빌더AI] QA 엔지니어

1. 성능 및 서비스 테스트

1. 알고리즘 결과물 분석 및 AI 모델 성능(Accuracy, Efficiency 등) 평가 체계 구축
2. AI 서비스 맞춤형 QA 전략 수립 및 엔드투엔드(E2E) 테스트 케이스(TC) 고도화

2. AI QA 자동화 프로세스 구축

1. 반복 테스트 효율화를 위한 QA 자동화 도구/프로세스 도입 및 파이프라인 운영
2. GitHub Actions 등을 활용한 CI/CD 파이프라인 연계 및 자동화 검증

3. 이슈 트래킹 및 유관 부서 협업

1. Jira/GitHub 기반 이슈 라이프사이클 관리 및 우선순위 조율
2. AI 엔지니어링 조직 및 PM·개발·디자인 파트와 협업하여 요구사항 검증 및 리스크 방어

1. QA 또는 관련 엔지니어링 직무 경력 2년 이상
2. AI 서비스(SaaS) 기반의 품질 검증(QA) 또는 AI 모델 성능 평가 경험
3. Selenium, Appium, Cypress 등을 활용한 QA 자동화 프로세스 구축 및 운영 경험
4. 테스트 케이스(TC) 설계 경험
5. JIRA · GitHub 기반 이슈 관리 및 협업 경험
6. AI 서비스(SaaS) 기반의 품질 검증(QA) 또는 AI 모델 성능 평가 경험 필수 ⭐

1. QA 프로세스 리딩 경험
2. Python 기반의 개발 역량 및 주요 AI/딥러닝 프레임워크에 대한 이해
3. GitHub Actions 기반 CI/CD 파이프라인 연계 경험
4. AI · SaaS · 3D 기술 기반 스타트업 및 글로벌 서비스 경험
5. 대시보드를 활용한 품질 리포트 가시화 역량
6. 애자일/스크럼 환경에 대한 이해

포트폴리오 제출 필수, 제출 포트폴리오는 제품, 서비스, 프로젝트별 본인의 문제 해결 과정이 아래 흐름 중 하나에 따라 명확하게 정리되어야 합니다.

• 유형 1: 문제 정의 → 가설 수립 → 실행 및 검증 → 결과
• 유형 2: 문제 정의 → 해결 방안 도출 → 이해관계자와의 협업 → 최종 결과