测试工程师

执行数据验证查询以比较：源（Yellowbricks / Informatica输出）与目标（Databricks / Snowflake / dbt输出）。执行源与目标表之间的行数检查。执行聚合验证（总和、计数、平均值、不同计数、最小/最大）。执行关键实体和字段的样本和单元格级比较。验证架构一致性（数据类型、长度、精度/刻度、可空字段、约束）。记录差异，分析模式，与开发者合作支持根本原因分析。理解Informatica映射和工作流及其预期输出。验证dbt模型（ staging、核心、marts）在Snowflake上的输出与遗留Informatica输出。测试Databricks笔记本/作业，确保正确转换、连接、过滤和聚合。验证CDC/增量加载：新、更改和删除记录的处理。执行功能测试以验证迁移后的业务规则正确应用。每次迁移波进行回归测试以确保之前验证的数据和流程保持正确。支持跨层集成测试：源 → Databricks / Snowflake，dbt → Snowflake → downstream报告或提取，验证下游输出（如果适用）：报告、提取或接口。执行基本性能测试以测试关键查询和作业（例如，比较运行时间与基线）。监控管道运行以检测作业失败、重试和数据体积异常。执行测试用例，记录结果，维护可追溯性。记录缺陷并使用缺陷跟踪工具（如JIRA、Azure DevOps）在缺陷跟踪工具中记录清晰的步骤、数据样本和证据（截图/SQL）。重新测试解决的缺陷并支持回归运行。维护测试用例仓库、测试数据集和执行日志以供审计和重用。参与每日站会/缺陷处理与本地/海外团队。

2-4年软件测试/QA经验，至少2+年数据仓库/ETL测试经验。熟悉数据迁移/数据平台现代化项目经验优先。强SQL技能编写复杂查询和验证（连接、聚合、窗口函数、过滤）。至少在数据平台（如Snowflake、Databricks或其他云DW/大数据平台）有测试经验。熟悉Informatica（理解映射/工作流和预期输出）。熟悉dbt或愿意学习dbt验证（模型输出、dbt测试结果）。熟悉数据仓库概念：事实/维度、SCD、聚合、粒度、源到目标映射。熟悉测试管理和缺陷跟踪工具（如Azure DevOps、JIRA、TestRail、qTest）。熟悉Excel或类似工具管理验证结果和复核artifact。强关注细节和结构化验证方法。能分析数据差异并协作与开发者缩小问题。

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