Engineering Lead: AI-Native Quality Assurance & Operations

Vývoj softwaru se díky AI zásadně zrychluje. Kvalita a provoz s ním musí držet krok.

Hledáme zkušeného Engineering Leada, který nám pomůže vybudovat nový standard kvality a provozu pro AI-native software engineering v E.ONu. Propojíte quality engineering, automatizaci, observabilitu a operations do kontinuálního systému, který dokáže bezpečně držet krok s rychlostí AI-native vývoje. Jde o seniorní hands-on technologickou roli, ve které navrhujete praktická AI-assisted a autonomní workflow, ověřujete je na reálných enterprise aplikacích a převádíte funkční přístupy do škálovatelných quality a reliability practices využitelných napříč produktovými týmy.

Cílem je vytvořit důvěryhodný continuous verification model, který propojí požadavky, změny v kódu, automatizované ověřování, release, telemetry a produkční zpětnou vazbu. AI přitom pomáhá s testováním, vyhodnocováním změnového rizika, prací s telemetry, triage incidentů i přípravou řízené nápravy. Součástí role je také odborný rozvoj QA, Test Automation, DevOps a Reliability Engineers a mentoring Tech Leadů. Nejde o liniové řízení ani provozní vlastnictví produktů. Personální odpovědnost zůstává příslušným liniovým manažerům.

Co u nás budete dělat?

• Drivujete adopci AI-native quality a operations practices napříč produktovými a vývojovými týmy a vytváříte roadmapu podle kritičnosti služeb, očekávané hodnoty, technické připravenosti a rizika.
• Navrhujete, implementujete a optimalizujete AI-assisted a autonomní workflow pro testing, release, observabilitu a incident management.
• Budujete continuous verification, které propojuje požadavek, změnu, automatizované ověření, release, telemetry a zpětnou vazbu z produkce.
• Posouváte testing směrem k risk-based automatizovanému ověřování, včetně scénářů, edge cases, testovacích dat a interpretace výsledků.
• Integrujete quality a security controls přímo do CI/CD a nastavujete quality gates, human oversight, traceability a podmínky bezpečného release.
• Rozvíjíte observabilitu tak, aby pomáhala rychleji detekovat anomálie, omezovat alert noise a lépe porozumět provozním problémům.
• Automatizujete sběr provozního kontextu, triage incidentů, korelaci signálů, analýzu příčin i návrhy nápravy.
• Nastavujete úrovně autonomie nápravných zásahů, od doporučení přes schválení až po bezpečné provedení s rollbackem a auditní stopou.
• Převádíte incidenty a poznatky z produkce zpět do backlogu, testů a standardů a uzavíráte tak feedback loop mezi vývojem a provozem.
• Propojujete Software Engineery, Tech Leady, Solution Architekty, DevOps, Platform Engineering, Security, provozní týmy a AI Governance.
• Rozvíjíte QA, Test Automation, DevOps a Platform Engineers prostřednictvím praktických workshopů, demonstrací a pairingu.
• Měříte skutečný dopad změn podle rychlosti zpětné vazby, escaped defects, flaky rate, change failure rate, dostupnosti, alert noise a času potřebného k obnovení služby.
• Odpovídáte za odborný rozvoj svěřených engineering profesí. Pracujete s kompetenčními modely, identifikujete rozvojové potřeby, řídíte odborné vzdělávání a průběžně ověřujete profesní standardy a kvalitu práce.
• Poskytujete odbornou zpětnou vazbu a relevantní vstupy do hodnocení výkonu, rozvojových diskusí a kalibračních round tables ve spolupráci s manažery a HR, bez přebírání personální odpovědnosti.
• Odborně vedete a mentorujete Tech Leady, podporujete jejich schopnost rozvíjet technické kompetence členů produktových týmů a pomáháte uplatňovat společné standardy.

Co by měl splňovat ideální kandidát?

Nemusíte splňovat všechno do posledního bodu. Zásadní je pro nás silný základ v quality nebo reliability engineeringu a chuť prakticky využívat AI pro zásadní proměnu testování a provozu.

Budeme si rozumět, pokud:

• za sebou máte rozsáhlou praxi v quality engineeringu, test automation, SRE, DevOps nebo reliability engineeringu v produkčním enterprise prostředí
• orientujete se v test strategy, test architecture, API a integračním testingu, testovacích datech, prostředích a risk-based testingu
• prakticky pracujete s generativní AI, LLM, tool/function callingem, kontextem, structured extraction, evaluacemi nebo agentními workflow
• umíte využívat AI a agentní přístupy pro testing, observabilitu nebo operations a vyhodnotit důvěryhodnost jejich výstupů
• zvládnete navrhovat testovací a provozní automatizace a dobře se orientujete v CI/CD, release engineeringu a observabilitě
• rozumíte principům continuous verification a umíte propojit requirements, test strategy, automatizaci, quality gates, release evidence a produkční feedback
• při ověřování kvality přemýšlíte risk-based a automatizaci zaměřujete na kritické zákaznické cesty a skutečná provozní rizika
• dokážete oddělit generování od nezávislého ověření a nastavit evaluace, human oversight, quality gates, rollback, auditní stopu a accountability
• dobře se orientujete v komplexních enterprise aplikacích, distribuovaných systémech, integracích, telemetry, failure modes a jejich provozních dopadech
• diagnostika složitých selhání je pro vás přirozenou součástí engineeringové práce
• rozumíte cloudu, security controls a vyspělým engineeringovým procesům
• technický mentoring je vám blízký a umíte rozvíjet QA, Test Automation, DevOps a Platform Engineers
• experimenty dokážete převádět do praktických standardů využitelných napříč týmy
• dobře zvládáte konzultační roli i stakeholder management a je vám vlastní pragmatický hands-on přístup
• vyhovuje vám samostatná práce i spolupráce napříč několika týmy
• angličtina vás nezaskočí, protože ji využijete při každodenní odborné spolupráci v mezinárodním prostředí

Budeme nadšeni, pokud…

• orientujete se v software architecture, API, distribuovaných systémech a failure modes
• rozumíte cloud security, DevSecOps a principům bezpečného fungování software supply chain
• blízká jsou vám témata provenance a auditovatelnosti
• zkušenosti máte také s SLI/SLO, business continuity, problem managementem a provozní odolností
• orientujete se ve FinOps a chápete význam nákladových signálů při technologickém rozhodování
• při provozních rozhodnutích dokážete propojit technický pohled s produktovými prioritami a dopadem na zákazníka