Job description FRENCH VERSION Offred’emploi:Analysteenassurancequalitélogicielle(AQL) – IAgénérative Résumé du poste Noussommesà la recherche d’un(e) analysteenassurancequalitélogicielle(AQL) hautementmotivé(e),possédantuneforte orientation versl’ intelligenceartificiellegénérative(IAgénérative) etl’ automatisation ,afinde sejoindreànotreéquiped’ingénieriede laqualité.
Danscerôle, vouscontribuerezà la livraison delogicielsde hautequalitéencombinantles pratiquestraditionnellesd’assurancequalitéavec des techniques de testaugmentéesparl’IA,contribuantainsiàl’évolutionversune ingénieriede laqualitéorientéeagents (Agentic Quality Engineering) etuneautomatisationintelligentedes tests.
Vouscollaborerezétroitementavec les équipesProduit, Développement et DevOpsafindeconcevoir,exécuteretaméliorerencontinulestratégiesde test toutaulong du cycle dedéveloppementlogiciel(SDLC).
Principalesresponsabilités (Alignéesavec les standards QA internes et lesattentesdurôle)
Responsabilitésprincipalesenassurancequalité Analyserles exigences et lesrécitsutilisateursafindedéfinirdesscénariosde testcompletset desstratégiesde couverture.

Concevoir,exécuteretmaintenirdescasde testmanuelsetautomatiséspour les testsfonctionnels, derégression,d’intégrationetsystème.

Réaliserdes testsexploratoires,négatifset ad hocafind’identifierlescaslimiteset les anomalies.

Documenter,suivreetgérerles anomalies tout au long deleurcycle de vie àl’aided’outilsQA (p. ex. Azure DevOps, Jira, TestRail).

Collaboreravec lesdéveloppeursafindereproduirelesproblèmesetvaliderlescorrectifs.

Contribuerà la planification des tests, àl’estimationdes efforts et auxactivitésde validation des versions.

Responsabilitésliéesàl’IAgénérativeet àl’assurancequalitéintelligente Utiliserdesoutilsd’IAgénérative(p. ex. GitHub Copilot, assistants IA) pouraccélérer:

lagénérationdecasde test

lacréationde données de test

ledéveloppementde scriptsd’automatisation

Utiliserl’IApour identifier lescandidatsàl’automatisationetoptimiserles suites de tests derégression.

Valideretévaluerlesrésultatset artefactsgénérésparl’IAafind’enassurerl’exactitudeetl’exhaustivité.

Contribuerà desstratégiesde testpilotéesparl’IA,notamment:

l’automatisationauto-réparatrice(self-healing)

lapriorisationdes testsbaséesur lerisque

laprédictionintelligentedes anomalies (lecaséchéant)

Explorer et adopterencontinulesoutilsd’IAémergentsafind’améliorerl’efficacitéet laqualitédesactivitésQA.

Utiliserl’IAgénérativepouraccélérerla conception des tests, la documentation,l’analysedes anomalies etl’analysedes causesracines.

Créerdes prompts et des flux de travailefficacesafindegénérerdescasde test, scripts de test et données de test de hautequalité.





Contribueràl’évaluationet à lasélectiondesoutilset technologiesd’IAémergentseningénieriede laqualité.

Qualificationsrequises Baccalauréateninformatiqueoudomaineconnexe,ouexpérienceéquivalente.

3 à 5ansd’expérienceenassurancequalitélogicielledans unenvironnementAgile.

Solideexpériencedans :

la conception etl’exécutiondecasde test

les testsfonctionnelset derégression

la gestion du cycle de vie des anomalies

Expériencepratique desoutilsde gestion de tests et desuivides anomalies (p. ex. Azure DevOps, Jira, TestRail).

Bonnecompréhensiondu SDLC, du STLC et des processus de livraisonlogicielle.

Excellentescompétencesanalytiques,enrésolutiondeproblèmesetencommunication.

Familiaritéavec les techniques de prompt engineeringpourlagénérationet la validation de tests.

Compréhensiondes conceptsd’agentsIA, deleursflux de travail et deleursapplicationseningénieriede laqualité.

Maîtrisedu français et del’anglais, tant àl’oralqu’àl’écrit.

Capacité à travailler en mode hybride, incluant une présence au bureau à Sherbrooke

CompétencesenIAgénérativeetautomatisation(essentielles) Expériencepratique desoutilsd’IAgénérative(p. ex. GitHub Copilot, assistants IA) dans les workflows QA.

Capacitéàintégrerl’IAdans :

la conception etl’exécutiondes tests

les fluxd’automatisation

Bonneconnaissancedes frameworksd’automatisation(p. ex. Selenium, Playwright, Cypress).

Compréhensiondes testsd’APIet de la validation des données (SQL depréférence).

Capacitéàresterà jour sur les technologiesd’IAet à les appliquer dans lesactivitésquotidiennesde test.

ENGLISH VERSION Job Posting: Software Quality Assurance Analyst (GenAI-Enabled) Role Summary We areseekinga highly motivated Software Quality Assurance (SQA) Analyst with a solid Generative AI (GenAI) and automation mindset to join our Quality Engineeringteam.
In this role, you will ensure the delivery of high-quality software by combining traditional QA practices with AI-augmented testing techniques , helping drive the transformation toward Agentic Quality Engineering and intelligent test automation.
You will collaborate closely with Product, Development, and DevOps teams to design, execute, and continuously improve testing strategies across the SDLC.
Key Responsibilities (Aligned with your internal QA standards and role expectations)




Core QA Responsibilities Analyze requirements and user stories to define comprehensive test scenarios and coverage strategies

Design, execute, andmaintainmanual and automated test cases across functional, regression, integration, and system testing

Perform exploratory, negative, and ad-hoc testing to uncover edge cases and defects

Document, track, and manage defects through the full lifecycle using QA tools (e.g., Azure DevOps, Jira, TestRail)

Collaborate with developers to reproduce issues andvalidatefixes

Contribute to test planning, estimation, and release validation activities

GenAI & Intelligent QA Responsibilities Leverage GenAI tools (e.g., GitHub Copilot, AI assistants) to accelerate:

Test case generation

Test data creation

Automation script development

Use AI to identify automation candidates andoptimizeregression suites

Validate and evaluate AI-generated outputs and test artifacts for accuracy and completeness

Contribute to AI-driven testing strategies , including:

Self-healing test automation

Risk-based test prioritization

Intelligent defect prediction (where applicable)

Continuously explore and adopt emerging AI tools to improve QA efficiency and effectiveness

Use Generative AI tools to accelerate test design, test documentation, defect analysis, and root cause investigation

Create effective prompts and workflows to generate high-quality test cases, test scripts, and test data

Contribute to the evaluation andselectionof emerging AI tools and technologies for Quality Engineering

Required Qualifications Bachelor’s degree in Computer Science or related field, or equivalent experience

3–5 years of experience in software QA in Agile environments

Strong experience in:

Test case design and execution

Functional and regression testing

Defect lifecycle management

Hands-on experience with test management and defect tracking tools (e.g., Azure DevOps, Jira, TestRail)

Solid understanding of SDLC, STLC, and release processes

Strong analytical, problem-solving, and communication skills

Familiarity with prompt engineering techniques for test generation and validation

Understanding of AI agent concepts, workflows, and practical applications within Quality Engineering

Proficiencyin both French and English, spoken and written

Ability to work in a hybrid environment, with some in-office presence in Sherbrooke

GenAI & Automation Skillset (Must-Have) Practical experience using GenAI tools (e.g., GitHub Copilot, AI assistants) in QA workflows

Ability to integrate AI into:

Test design and execution

Automation workflows

Working knowledge of automation frameworks (e.g., Selenium, Playwright, Cypress)

Understanding of API testing and data validation (SQL preferred)

Ability to stay current with evolving AI technologies and apply them in day-to-day testing

Our Interview Practices
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📌 Business Analyst, Technical (Quebec City)
🏢 sher web
📍 Quebec City