Senior Software Developer in Test, Trust Consents & Preferences

Job Requisition ID #

26WD95519

English posting follows

26WD95519, Développeur logiciel senior en charge des tests, de la confiance, des consentements et des préférences

Aperçu du Poste

Lorsqu'un client définit une préférence - qu'il s'agisse de se désabonner des e-mails marketing, de limiter l'utilisation de ses données ou de choisir les communications qu'il souhaite recevoir -, ce choix doit être correctement relayé à travers plusieurs systèmes. De la source de référence, en passant par notre pipeline d'événements, jusqu'à chaque plateforme en aval qui en tient compte. Si un maillon de la chaîne se rompt sans que cela soit détecté, le choix explicite du client est ignoré. Cela constitue un manquement à la confiance et un risque de non-conformité.

L'équipe Trust Consents & Preferences d'Autodesk est responsable de ce pipeline. Nous gérons les préférences en matière de marketing, de données et de communication - en traitant des millions de modifications de préférences par mois sur des centaines de millions d'enregistrements via une architecture cloud événementielle intégrant de nombreux tiers.

Vous ne testez pas une interface utilisateur. Vous ne rédigez pas de cas de test pour une application CRUD. Vous mettez en place le filet de sécurité d'un système qui protège directement la confiance des clients et la conformité en matière de confidentialité - à travers le marketing, l'utilisation des données et les préférences de communication. Lorsque vos tests détectent un problème, cela signifie que le choix explicite d'un client a été respecté. L'impact est réel et immédiat.

Vous serez également le premier SDET de l'équipe - ce qui signifie que vous définirez la culture de test, choisirez les outils et poserez les fondations. Si vous avez toujours souhaité construire une infrastructure de qualité de la bonne manière, sans hériter d'une suite de tests instable mise en place par quelqu'un d'autre, voici l'occasion rêvée.

Nous recrutons notre premier SDET dédié au sein de notre équipe - non pas pour exécuter des cas de test, mais pour construire l'infrastructure de qualité automatisée qui rendra les défaillances silencieuses impossibles. Vous concevrez des cadres de test de bout en bout, mettrez en place une validation des données intersystèmes et développerez une surveillance synthétique capable de détecter les problèmes avant les clients. Il s'agit d'un poste fondamental : vous façonnerez de A à Z la manière dont la qualité est assurée au sein de cette équipe.

Responsabilités

• Concevoir et mettre en œuvre des suites de tests automatisés qui valident les événements liés aux préférences à mesure qu'ils transitent par les webhooks, les fonctions sans serveur, les files d'attente de messages et vers les systèmes en aval
• Créer des tests d'intégration qui vérifient le bon comportement au-delà des limites des services - et non pas uniquement au sein d'un seul service
• Mettre en place des stratégies de gestion des données de test et d'environnement pour un pipeline multi-systèmes
• Mettre en place des contrôles automatisés qui vérifient que les modifications de préférences (marketing, données, communication et futures préférences en matière d'IA) parviennent correctement à toutes les plateformes en aval
• Concevoir un échantillonnage et une validation continus des données - en détectant les écarts entre les systèmes avant qu'un client ne les signale
• Travailler avec des entrepôts de données analytiques pour créer des requêtes de précision et des vérifications de rapprochement
• Intégrez des contrôles de qualité automatisés dans les pipelines CI/CD afin qu'aucun déploiement n'ait lieu sans validation
• Développez des moniteurs synthétiques et des tests canary qui s'exécutent en production - détectant les défaillances du pipeline en quelques minutes, et non en plusieurs jours
• Intégrez des métriques de surveillance aux tests afin que les résultats de test s'inscrivent dans notre observabilité
• Écrivez des outils Python qui interrogent les journaux, les bases de données et les API tierces pour corréler les événements lors d'incidents
• Transformez les conclusions des investigations en tests de régression automatisés - tout bug détecté une fois doit être détecté automatiquement à jamais
• Collaborez avec les développeurs pour améliorer la testabilité, la journalisation structurée et la gestion des erreurs à travers les services

• Plus de 6 ans d'expérience en SDET, en automatisation des tests ou en ingénierie backend axée sur la qualité
• Solides compétences en Python - il s'agit de votre langage quotidien, et non d'un outil occasionnel
• Expérience pratique d'AWS avec les services sans serveur et pilotés par les événements (par exemple, Lambda, SQS, DynamoDB, S3, CloudWatch, API Gateway)
• Expérience dans le test de systèmes événementiels ou asynchrones - vous maîtrisez les files d'attente de messages, les tentatives de reprise, les files d'attente de messages perdus et la cohérence éventuelle
• Expérience avérée dans la conception et la création de frameworks de test (et non pas seulement l'utilisation de ceux existants), intégrés dans des pipelines CI/CD
• Expérience dans la validation de l'exactitude des données à travers des systèmes distribués ou des pipelines de données

• Expérience en matière de rapprochement de données entre systèmes ou de vérification de la cohérence à grande échelle
• Connaissance des plateformes de données analytiques (par exemple, Snowflake, BigQuery ou similaires)
• Expérience dans la mise en place de moniteurs synthétiques ou de validations continues fonctionnant en production
• Connaissance des plateformes API Gateway ou des intégrations de fournisseurs tiers
• Expérience dans l'utilisation d'outils de développement assistés par IA (par exemple, Cursor, Copilot)

• Langage : Python
• Cloud : AWS (architecture serverless-first )
• Modèles : orienté événements, files d'attente de messages, webhooks, API REST
• Données : entrepôt de données analytiques, stockage natif du cloud
• Intégrations : multiples plateformes tierces de marketing, de CRM et de gestion des consentements

• Design and implement automated test suites that validate preference events as they flow through webhooks, serverless functions, message queues, and into downstream systems
• Create integration tests that verify correct behavior across service boundaries - not just within a single service
• Build test data management and environment strategies for a multi-system pipeline
• Build automated checks that verify preference changes (marketing, data, communication, and future AI preferences) arrive correctly in all downstream platforms
• Design continuous data sampling and validation - detecting drift between systems before a customer reports it
• Work with analytical data stores to build accuracy queries and reconciliation verification
• Integrate automated quality gates into CI/CD pipelines so nothing deploys without validation
• Build synthetic monitors and canary tests that run against production - catching pipeline failures in minutes, not days
• Instrument tests with monitoring metrics so test results become part of our observability
• Write Python tooling that queries logs, data stores, and third-party APIs to correlate events during incidents
• Turn investigation findings into automated regression tests - every bug found once should be caught automatically forever
• Partner with developers to improve testability, structured logging, and error handling across services

• 6+ years in SDET, test automation, or quality-focused backend engineering
• Strong Python skills - this is your daily language, not an occasional tool
• Hands-on AWS experience with serverless and event-driven services (e.g., Lambda, SQS, DynamoDB, S3, CloudWatch, API Gateway)
• Experience testing event-driven or asynchronous systems - you understand message queues, retries, dead-letter queues, and eventual consistency
• Track record of designing and building test frameworks (not just using existing ones), integrated into CI/CD pipelines
• Experience validating data correctness across distributed systems or data pipelines

• Experience with cross-system data reconciliation or consistency verification at scale
• Familiarity with analytical data platforms (e.g., Snowflake, BigQuery, or similar)
• Experience building synthetic monitors or continuous validation that runs in production
• Exposure to API gateway platforms or third-party vendor integrations
• Experience using AI-assisted development tools (e.g., Cursor, Copilot)

• Language: Python
• Cloud: AWS (serverless-first architecture)
• Patterns: Event-driven, message queues, webhooks, REST APIs
• Data: Analytical data warehouse, cloud-native storage
• Integrations: Multiple third-party marketing, CRM, and consent management platforms