Fullstack AI Quality Engineer – Applied & Agentic AI Systems — Roche

Descrizione completa

A Roche puoi presentarti come te stesso, abbracciato per le qualità uniche che porti. La nostra cultura incoraggia l'espressione personale, il dialogo aperto e i legami genuini, dove siete valorizzati, accettati e rispettati per chi siete, permettendovi di prosperare sia personalmente che professionalmente. Questo è il modo in cui vogliamo prevenire, fermare e curare le malattie e garantire che tutti abbiano accesso alla salute oggi e per le generazioni a venire. Unisciti a Roche, dove ogni voce conta.

La posizione Testo del lavoro esterno

Descrizione del lavoro Siamo alla ricerca di un altamente qualificato AI Quality Engineer specializzato nel test Generativo (e non Generativo) applicazioni AI e sistemi agentici per unirsi al nostro team. Il candidato ideale avrà competenze sia nei test software tradizionali che nelle metodologie di test specialistici per i modelli di lingua di grandi dimensioni (LLMs)-based e sistemi basati su AI. Come un fullstack Quality Engineer all'interno di un team di software magra e agentic, coprirete l'intero spettro di garanzia di qualità. Attraverso il nostro stack Python e TypeScript, la convalida classica dell'apprendimento automatico delle macchine e la valutazione dell'AI generativa e dell'agente all'avanguardia. Questo ruolo richiede una profonda comprensione dei comportamenti dei sistemi LLM, agentic e ML e dei framework di test per garantire l'affidabilità, la correttezza e l'efficacia delle nostre soluzioni AI-powered. Descrizione della zona A Roche Digital Technology, stiamo avanzando i confini di Applied AI. Il team Applied AI Engineering si concentra sull'architettura, la costruzione e l'utilizzo di soluzioni e servizi AI di alto valore per risolvere complesse sfide aziendali nel settore sanitario. Nel panorama tecnologico del 2026, operiamo in piccoli team agili altamente autonomi (ad esempio, ~9 membri) alimentati da agenti avanzati di codifica (come Claude Code) per sviluppare e spedire soluzioni più velocemente che mai. In questo ambiente altamente regolamentato, la qualità non può essere un ripensamento. Sarete il pilastro fondamentale che assicura i nostri flussi di lavoro agentici rapidamente sviluppati e le applicazioni AI, GenAI e agentic sono sicure, conformi e robuste prima che raggiungano l'utente clinico o aziendale. Responsabilità del lavoro

• Generative & Agentic AI Testing Strategy: Progettare e implementare strategie di test complete specifiche per applicazioni e sistemi agentici basati su LLM, compresa la valutazione delle risposte dei modelli, l'accuratezza delle tubazioni RAG e l'affidabilità complessiva del sistema. Si espanderà questo per valutare i comportamenti multi-agenti autonomi e la precisione di utilizzo degli strumenti.
• Full-Stack Test Automation: progettare e implementare soluzioni di test automatizzate per la valutazione continua delle applicazioni LLM, inclusi test di integrazione, test di performance e test di comportamento AI specializzati. Questo copre sia i nostri servizi di backend Python che i moderni frontnd TypeScript/React/Angular.
• Quality Assurance Framework & Compliance: Utilizzare i framework di test di Roche che affrontano sia gli aspetti tradizionali della qualità del software che le preoccupazioni specifiche dell'IA come la consistenza di uscita, l'accuratezza contestuale e la conformità etica; co-creare e mantenere tali framework quando necessario. Creare e mantenere una strategia di collaudo della documentazione di prova completa, i casi di prova e le linee guida di prova specifiche per le applicazioni AI e conformi alle pratiche Roche.
• Bordo caso, Bias e Test di correttezza: Identificare e sviluppare scenari di prova per i casi di bordo nel comportamento LLM, tra cui la gestione di input ambigui, potenziali pregiudizi e modelli di risposta inaspettati. Progettare ed eseguire i test per identificare le potenziali offerte nelle uscite del modello e garantire un trattamento equo in diversi gruppi utente e casi di utilizzo.
• Security & Performance Testing: Collabora all'interno dei team di sviluppo per testare le potenziali vulnerabilità specifiche delle applicazioni LLM, tra cui l'iniezione rapida, la perdita di dati e altre preoccupazioni di sicurezza specifiche per l'AI. Collabora con altri ingegneri per condurre test approfonditi sulle prestazioni delle applicazioni GenAI, tra cui analisi del tempo di risposta, test di carico e risorse