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 équipes

Produit, Développement et Dev

Opsafindeconcevoir,exécuteretaméliorerencontinulesstratégiesde 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 Dev

Ops, Jira, Test

Rail).

Collaboreravec lesdéveloppeursafindereproduirelesproblèmesetvaliderlescorrectifs.

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

Responsabilitésliéesàl’IAgénérativeet àl’assurancequalitéintelligente Utiliserdesoutilsd’IAgénérative(p. ex.

Git

Hub 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 unenvironnement

Agile.

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 Dev

Ops, Jira, Test

Rail).

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.

Git

Hub 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 strong 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 Dev

Ops 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 Dev

Ops, Jira, Test

Rail) 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., Git

Hub 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 Solid 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 Dev

Ops, Jira, Test

Rail) 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., Git

Hub 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

📌 Software Quality Assurance Analyst (GenAI-Enabled) (Sherbrooke)
🏢 Wolters Kluwer
📍 Sherbrooke