Data QA Engineer (Databricks / Azure / PySpark)

CrunchCode — міжнародна сервісна ІТ-компанія з досвідом близько 7 років у розробці вебсервісів і вебзастосунків. Ми працюємо у форматах staff augmentation (outstaff) та outsourcing і підключаємо спеціалістів до проєктів клієнтів у довгостроковій моделі співпраці.

Ми працюємо переважно з проєктами в доменах логістики (включно з last mile),e-commerce, fintech та банкінгу, а також enterprise-рішеннями.
Для нас важливо, щоб проєкт був “чистим” і зрозумілим з точки зору етики та цінності для користувачів.

Ми принципово не беремо проєкти, пов’язані з:
● gambling / гемблінгом,
● adult-контентом та порнографією,
● шахрайством або будь-якою розробкою, що спрямована на обман чи маніпуляції.

What We Offer:
● Fully remote work
● Long-term, stable project
● High level of autonomy and trust
● Minimal bureaucracy
● Direct impact on business-critical logistics systems
● Long-term engagement, not a short-term contract.

Project:
Duration: Until end of 2026 (extension highly probable)

Tech Stack:
SQL, JSON, Azure DevOps, Databricks, Python/PySpark, Azure Data Lake, Azure SQL

Requirements (Must-have):
- Fluent English (spoken and written)
- Strong manual testing experience (functional and regression)
- Solid SQL skills — writing and executing queries for data validation
- JSON handling — understanding structure and validating payloads
- Experience with manual testing of data pipelines and basic ETL/ELT understanding
- Azure DevOps — creating test cases, test runs, defect documentation
- Strong experience with Databricks Notebooks and Python/PySpark
- Strong communication skills, adaptable, flexible, and proactive personality

Responsibilities:
- Create and execute test cases for manual functional and regression testing
- Validate end-to-end data flows and data pipelines (ETL/ELT)
- Write and execute SQL queries for data validation
- Validate JSON payloads and data structures
- Document defects and test runs in Azure DevOps
- Collaborate with engineering and data teams to ensure data quality
- Adapt to evolving project requirements and communicate proactively

Nice to Have:
- Azure Data Lake / Blob Storage — reading and inspecting files
- Azure SQL — running queries for validation
- Basic Python knowledge for simple data checks (non-automation)

Hiring Process:
- Intro call
- Technical discussion
- Offer
Start: ASAP