Die Abteilung Digital Analytics nutzt die Adobe Experience Cloud zur Umsetzung personalisierter Nutzererlebnisse. Ziel ist die Steigerung der Conversion Rates und Verbesserung der Customer Experience durch gezielte Personalisierung und Testing. Die technische Umsetzung erfolgt eigenständig durch spezialisierte Consultants. - Konzeption und technische Umsetzung von personalisierten Nutzererlebnissen mit Adobe Target - Implementierung von A/B- und Multivariaten Tests inkl. Qualitätssicherung in Live-Umgebungen - Integration von Adobe Target in komplexe Systemlandschaften unter Einbindung von Adobe Experience Platform und Adobe Experience Manager - Entwicklung von Targeting-Logiken auf Basis von Segmenten, Echtzeitdaten und Nutzerverhalten - Beratung zu neuen Features und Best Practices innerhalb der Adobe Experience Cloud - Erstellung technischer Entscheidungsvorlagen zur Weiterentwicklung der Personalisierungsstrategie - Dokumentation und Übergabe der entwickelten Lösungen in Confluence und vergleichbaren Tools - Aufbereitung technischer Unterlagen für den Datenschutz, insbesondere Datenflussdiagramme - Beratung zur DSGVO-konformen Nutzung von Adobe Target und angrenzenden Systemen - Durchführung von Workshops zur Einführung von Adobe Target

Generative KI-Modelle verbessern sich sehr schnell, und eines unserer Ziele ist, sie dazu zu befähigen, spezielle Fragen zu beantworten und komplexe Denkprozesse zu meistern. Obwohl jedes Projekt einzigartig ist, könnten deine Aufgaben typischerweise sein: - Inhaltserstellung & -verfeinerung: Erstelle und verfeinere Inhalte, um Genauigkeit und Relevanz in verschiedenen Physikthemen zu gewährleisten, und entwickle dabei Referenzen und Aufgabenbeispiele. - Expertenakquise: Beurteile die Qualifikationstests von Experten und stelle ihre Kompetenz sicher. - Chat-Moderation: Unterstütze bei projektbezogenen Fragen anderer Experten in Discord-Chats, besonders zu den Projekt-Richtlinien. - Arbeit prüfen: Überprüfe und bewerte Aufgaben, die von anderen Experten erledigt wurden, und stelle sicher, dass sie den Projekt-Richtlinien entsprechen. Gib konstruktives Feedback, überprüfe fachliche Informationen und bearbeite Inhalte bei Bedarf zur Qualitätssteigerung.

Generative KI-Modelle verbessern sich sehr schnell, und eines unserer Ziele ist es, sie in die Lage zu versetzen, spezialisierte Fragen zu beantworten und komplexe Denkaufgaben zu meistern. Obwohl jedes Projekt einzigartig ist, könnten deine Aufgaben typischerweise sein: - Content-Erstellung & -Verfeinerung: Inhalte erstellen und optimieren, um Genauigkeit und Relevanz in verschiedenen Physikthemen sicherzustellen, und dabei Referenzen und Beispielaufgaben entwickeln. - Expertengewinnung: Beurteile die Qualifikationstests von Experten, um ihre Kompetenz sicherzustellen. - Chat-Moderation: Unterstütze, indem du projektbezogene Fragen anderer Experten in Discord-Chats beantwortest, insbesondere zu Projektleitlinien. - Arbeitsprüfung: Überprüfe und bewerte Aufgaben, die von anderen Experten erledigt wurden, und stelle sicher, dass sie den Projektleitlinien entsprechen. Gib konstruktives Feedback, prüfe fachliche Informationen und bearbeite Inhalte bei Bedarf, um die Qualität zu verbessern.

Für ein AI-Labor suchen wir einen AI-Agent-Bewertungsanalysten, um ein KI-Modell (Large Language Model – LLM) zu trainieren. Du hilfst der KI, die Welt zu verstehen. Als Berater wirst du möglicherweise eingeladen, an Online-Projekten teilzunehmen, um das Modell in deinem Fachgebiet zu trainieren. Diese flexible Rolle richtet sich sowohl an Experten, die eine Teilzeitbeteiligung suchen (mindestens ein paar Stunden pro Woche), als auch an Interessierte, die eine Vollzeitmöglichkeit bevorzugen - Überprüfung von Bewertungsaufgaben und Szenarien hinsichtlich Logik, Vollständigkeit und Realitätsbezug. - Erkennen von Inkonsistenzen, fehlenden Annahmen oder unklaren Entscheidungspunkten. - Mitwirkung bei der Definition klarer erwarteter Verhaltensweisen (Goldstandards) für KI-Agenten. - Kennzeichnung von Ursache-Wirkungs-Beziehungen, Gedankenwegen und plausiblen Alternativen. - Durchdenken komplexer Systeme und Richtlinien aus menschlicher Perspektive, um eine angemessene Prüfung der Agenten sicherzustellen. - Enge Zusammenarbeit mit QA, Textern oder Entwicklern, um Verfeinerungen oder Abdeckung von Randfällen vorzuschlagen.

Ein KI-Labor sucht freiberufliche Biologie-Expert:innen, um KI-Modelle zu bewerten. Ziel des Projekts ist es, Leistung, Genauigkeit und Zuverlässigkeit von KI-Modellen in allen Bereichen der Biologie zu prüfen. Du arbeitest eng mit dem Entwicklungsteam zusammen, um sicherzustellen, dass die Modelle den Branchenstandards entsprechen und umsetzbare Erkenntnisse liefern. Dies ist eine remote Nebentätigkeit, die flexibel an deine Verfügbarkeit angepasst werden kann – von nur wenigen Stunden pro Woche bis hin zu Vollzeit. Hauptaufgaben: - KI-Modelle für biologische Anwendungen bewerten. - Modelldaten analysieren und Feedback zur Verbesserung geben. - Mit dem Entwicklungsteam zusammenarbeiten, um die Einhaltung der Branchenstandards sicherzustellen. - Ergebnisse und Empfehlungen zur Modelloptimierung dokumentieren. - Tests durchführen, um die Modellleistung und Zuverlässigkeit zu überprüfen.

Ein Unternehmen sucht einen Experten für ethische KI, der einen Online-Workshop für Betriebsratsmitarbeiter in deutscher Sprache durchführt. Ziel des Workshops ist es, die Teilnehmer über die ethischen Aspekte von KI zu informieren, einschließlich Themen wie Bias, Transparenz und den EU-AI-Act. Der Experte wird die Rolle übernehmen, die Inhalte des Workshops zu gestalten und zu präsentieren, um den Teilnehmern ein fundiertes Verständnis der ethischen Herausforderungen und regulatorischen Anforderungen im Bereich KI zu vermitteln. - Gestaltung und Durchführung eines Online-Workshops in deutscher Sprache - Vermittlung von Wissen zu ethischen Aspekten von KI (Bias, Transparenz, EU-AI-Act) - Anpassung der Inhalte an die Bedürfnisse von Betriebsratsmitarbeitern - Beantwortung von Fragen und Diskussion von Praxisbeispielen

Ein Unternehmen sucht freiberufliche Experten im Maschinenbau, um KI-Modelle zu evaluieren. Ziel des Projekts ist es, Leistung, Genauigkeit und Zuverlässigkeit von KI-Modellen in maschinenbaulichen Anwendungsbereichen zu bewerten. Die Rolle umfasst eine enge Zusammenarbeit mit dem Entwicklungsteam, um sicherzustellen, dass die Modelle den Industriestandards entsprechen und umsetzbare Erkenntnisse liefern. Hauptverantwortlichkeiten: - KI-Modelle für Anwendungen im Maschinenbau bewerten. - Modelergebnisse analysieren und Verbesserungsvorschläge geben. - Mit dem Entwicklungsteam zusammenarbeiten, um die Einhaltung der Industriestandards sicherzustellen. - Ergebnisse und Empfehlungen zur Modelloptimierung dokumentieren. - Tests durchführen, um die Leistung und Zuverlässigkeit der Modelle zu validieren.

Für ein AI-Lab suchen wir einen Kotlin-Entwickler, um ein AI-Modell (Large Language Model – LLM) zu trainieren. Du hilfst der AI, die Welt zu verstehen. Als Berater wirst du möglicherweise eingeladen, an Online-Projekten teilzunehmen, um das Modell in deinem Fachgebiet zu trainieren. Diese flexible Rolle eignet sich sowohl für Experten, die eine Teilzeitbeschäftigung (mindestens wenige Stunden pro Woche) suchen, als auch für diejenigen, die an Vollzeitmöglichkeiten interessiert sind. - Code-Generierung und Code-Review - Prompt-Bewertung und komplexe Datenannotation - Training und Evaluation von Large Language Models - Benchmarking und agentenbasierte Code-Ausführung in sandboxed Umgebungen - Arbeit mit mehreren Programmiersprachen - Anpassung von Richtlinien für neue Domänen und Anwendungsfälle - Einhaltung projektspezifischer Vorgaben und Anforderungen - Zusammenarbeit mit Projektleitungen, Solution Engineers und Supply Managern bei komplexen oder experimentellen Projekten

Ein Unternehmen sucht freiberufliche Bauingenieure, die KI-Modelle bewerten. Ziel des Projekts ist es, Leistung, Genauigkeit und Zuverlässigkeit von KI-Modellen im Bauwesen zu prüfen. Die Rolle umfasst eine enge Zusammenarbeit mit dem Entwicklungsteam, um sicherzustellen, dass die Modelle den Branchenstandards entsprechen und umsetzbare Erkenntnisse liefern. Hauptverantwortlichkeiten: - Bewertung von KI-Modellen für Bauingenieur-Anwendungen. - Analyse der Modellausgaben und Feedback zur Verbesserung. - Zusammenarbeit mit dem Entwicklungsteam zur Einhaltung der Branchenstandards. - Dokumentation von Ergebnissen und Empfehlungen zur Modelloptimierung. - Durchführung von Tests zur Überprüfung der Modellleistung und -zuverlässigkeit.

Ein KI-Labor sucht freiberufliche Mathematik-Experten, um KI-Modelle zu bewerten. Ziel des Projekts ist es, die Leistung, Genauigkeit und Zuverlässigkeit von KI-Modellen in mathematischen Anwendungsfällen zu beurteilen. Die Rolle umfasst eine enge Zusammenarbeit mit dem Entwicklungsteam, um sicherzustellen, dass die Modelle den Branchenstandards entsprechen und umsetzbare Erkenntnisse liefern. Dies ist eine remote ausgeführte Teilzeitrolle, die flexibel an deine Verfügbarkeit angepasst werden kann – von nur wenigen Stunden pro Woche bis hin zu Vollzeit. Wesentliche Aufgaben: - Bewertung von KI-Modellen für mathematische Anwendungen. - Analyse der Modellausgaben und Feedback zur Verbesserung. - Zusammenarbeit mit dem Entwicklungsteam, um die Einhaltung von Branchenstandards sicherzustellen. - Dokumentation von Ergebnissen und Empfehlungen zur Modelloptimierung. - Durchführung von Tests zur Validierung der Leistungsfähigkeit und Zuverlässigkeit der Modelle.

Ein KI-Labor sucht freiberufliche Chemieexpert:innen, um KI-Modelle zu bewerten. Ziel des Projekts ist es, die Leistung, Genauigkeit und Zuverlässigkeit von in der Chemie eingesetzten KI-Modellen zu prüfen. Die Rolle umfasst eine enge Zusammenarbeit mit dem Entwicklungsteam, um sicherzustellen, dass die Modelle den Branchenstandards entsprechen und umsetzbare Erkenntnisse liefern. Dies ist eine remote Teilzeitstelle, die flexibel an deine Verfügbarkeit angepasst werden kann – von nur wenigen Stunden pro Woche bis hin zu Vollzeit. Wichtige Aufgaben: - KI-Modelle für chemische Anwendungen bewerten. - Modellausgaben analysieren und Feedback zur Verbesserung geben. - Mit dem Entwicklungsteam zusammenarbeiten, um die Einhaltung von Branchenstandards zu gewährleisten. - Ergebnisse und Empfehlungen zur Modelloptimierung dokumentieren. - Tests durchführen, um die Leistung und Zuverlässigkeit der Modelle zu validieren.

Ein KI-Labor sucht einen freiberuflichen Physikexperten, um KI-Modelle zu evaluieren. Ziel des Projekts ist es, die Leistung, Genauigkeit und Zuverlässigkeit von KI-Modellen in physikalischen Anwendungen zu bewerten. Die Rolle beinhaltet eine enge Zusammenarbeit mit dem Entwicklungsteam, um sicherzustellen, dass die Modelle den Branchenstandards entsprechen und umsetzbare Erkenntnisse liefern. Dies ist eine flexible, remote ausgeübte Teilzeitstelle, die je nach Verfügbarkeit von wenigen Stunden pro Woche bis hin zu Vollzeit gestaltet werden kann. Hauptaufgaben: - KI-Modelle für physikalische Anwendungen evaluieren. - Modellausgaben analysieren und Feedback zur Verbesserung geben. - Mit dem Entwicklungsteam zusammenarbeiten, um die Einhaltung der Branchenstandards sicherzustellen. - Erkenntnisse und Empfehlungen zur Modelloptimierung dokumentieren. - Tests durchführen, um die Modellleistung und -zuverlässigkeit zu validieren.

Für ein AI-Labor suchen wir Mathematiker mit Python-Erfahrung, um ein KI-Modell (Large Language Model - LLM) zu trainieren. Als Berater:in wirst du möglicherweise eingeladen, an Online-Projekten teilzunehmen, um das Modell in deinem Fachgebiet zu trainieren. Diese flexible Rolle richtet sich sowohl an Expert:innen, die eine Teilzeitbeschäftigung (mindestens ein paar Stunden pro Woche) suchen, als auch an Vollzeitinteressierte. Obwohl jedes Projekt einzigartig ist, könntest du typischerweise: - Originelle Probleme aus der rechnergestützten Mathematik entwerfen, die reale Forschungsabläufe nachahmen. - Probleme erstellen, die mit Python gelöst werden müssen (mit numpy, scipy, sympy). - Sicherstellen, dass die Probleme rechenintensiv sind und manuell nicht in angemessener Zeit (Tage/Wochen) gelöst werden können. - Probleme entwickeln, die nicht-triviale Gedankengänge in Bereichen wie Zahlentheorie, Kombinatorik, Graphentheorie und numerischer Analysis erfordern. - Probleme auf realen Forschungsfragen oder praktischen Anwendungen aus der mathematischen Praxis basieren. - Lösungen mit Python und gängigen Mathematik-Bibliotheken verifizieren. - Problemstellungen klar dokumentieren und verifizierte korrekte Antworten liefern. Unterstützung in: - Zahlentheorie: Primfaktorzerlegung, diophantische Gleichungen, modulare Arithmetik, kryptografische Berechnungen. - Kombinatorik: Enumerationen, Partitionen, erzeugende Funktionen, kombinatorische Optimierung. - Graphentheorie: Netzwerkanalyse, Pfadsuche, Graphfärbung, aufspannende Bäume. - Numerische Analysis: Wurzelbestimmung, numerische Integration, Differentialgleichungen, Matrixberechnungen. - Diskrete Mathematik: Rekursionsbeziehungen, algorithmische Komplexität, diskrete Optimierung. - Algebra: Polynomrechnungen, Gruppentheorie, Matrixzerlegungen.

Für ein AI-Lab suchen wir einen Ruby-Entwickler, um ein AI-Modell (Large Language Model - LLM) zu trainieren. Du hilfst der AI, die Welt zu verstehen. Als Berater wirst du eingeladen, an Online-Projekten teilzunehmen, um das Modell in deinem Fachgebiet zu schulen. Diese flexible Rolle richtet sich sowohl an Experten, die nur wenige Stunden pro Woche arbeiten wollen, als auch an diejenigen, die sich eine Vollzeitanstellung wünschen. - Code-Generierung und Code-Review - Prompt-Evaluation und komplexe Datenannotation - Training und Evaluation großer Sprachmodelle - Benchmarking und agentenbasierte Code-Ausführung in sicheren Umgebungen - Arbeit mit mehreren Programmiersprachen (Python, JavaScript/TypeScript, Rust, SQL usw.) - Anpassung von Richtlinien für neue Bereiche und Anwendungsfälle - Zusammenarbeit mit Projektleitern, Solution Engineers und Supply-Managern bei komplexen oder experimentellen Projekten

Die Abteilung Digital Analytics nutzt die Adobe Experience Cloud zur Umsetzung personalisierter Nutzererlebnisse. Ziel ist die Steigerung der Conversion Rates und Verbesserung der Customer Experience durch gezielte Personalisierung und Testing. Die technische Umsetzung erfolgt eigenständig durch spezialisierte Consultants. - Ein zentraler Bestandteil der Aufgaben umfasst die Wartung der bereits bestehenden Implementierung innerhalb der Adobe Experience Plattform. Dazu zählen insbesondere die Überwachung der Daten sowie die Fehlerbehebung in den Quellkonnektoren. - Im Rahmen der Vorbereitung neuer Funktionen für die Nutzung in der Adobe Experience Plattform werden Anforderungen und Daten zunächst in das Experience Data Model von Adobe übersetzt. Dies beinhaltet die Erstellung von Entity-Relationship-Diagrammen (ERDs) sowie die Kontextualisierung der relevanten Daten. - Darauf aufbauend werden entsprechende Schemata innerhalb der Plattform angelegt und Datensätze zur weiteren Nutzung vorbereitet. - Zu den weiteren Tätigkeiten gehört die Konzeption und Einrichtung sowohl neuer Aktivierungskanäle als auch zusätzlicher Datenquellen. - Darüber hinaus werden neue, geschäftsrelevante Anwendungsfälle entlang der verschiedenen Phasen der Customer Journey entwickelt, um den geschäftlichen Mehrwert gezielt zu steigern. - Erstellung von Segmenten und Durchführung von Fehleranalysen mithilfe von gezielten SQL-Abfragen. - Beratung bei allen neu eingeführten Verarbeitungstätigkeiten, über die Einhaltung der geltenden Datenschutzbestimmungen, die erforderlichen internen Freigabeprozesse sowie über die Dokumentation der rechtlichen sowie technischen Spezifika.

Für ein AI-Lab suchen wir Rust-Entwickler, um ein KI-Modell (Large Language Model – LLM) zu trainieren. Du hilfst der KI, die Welt zu verstehen. Als Berater wirst du möglicherweise eingeladen, an Online-Projekten teilzunehmen, um das Modell in deinem Fachgebiet zu trainieren. Diese flexible Rolle richtet sich sowohl an Experten, die sich in Teilzeit engagieren möchten (mindestens ein paar Stunden/Woche), als auch an diejenigen, die an Vollzeitmöglichkeiten interessiert sind. - Codegenerierung und Code-Review - Prompt-Bewertung und komplexe Datenannotationen - Training und Evaluierung großer Sprachmodelle - Benchmarking und agentengestützte Code-Ausführung in isolierten Umgebungen - Arbeiten mit mehreren Programmiersprachen (Python, JavaScript/TypeScript, Rust, SQL, etc.) - Anpassung von Richtlinien für neue Domänen und Anwendungsfälle - Einhaltung projektspezifischer Vorgaben und Anforderungen - Zusammenarbeit mit Projektleitern, Solution Engineers und Supply Managern bei komplexen oder experimentellen Projekten

Für ein KI-Labor suchen wir Physiker mit Python-Erfahrung, um ein KI-Modell (Large Language Model – LLM) zu trainieren. GenAI-Modelle entwickeln sich sehr schnell weiter, und eines unserer Ziele ist es, sie in die Lage zu versetzen, spezielle Fragen zu beantworten und komplexe Schlussfolgerungen zu ziehen. Wenn Sie als Physiker auf der Plattform mitarbeiten, bekommen Sie die Möglichkeit, an diesen Projekten mitzuwirken. Auch wenn jedes Projekt einzigartig ist, können Ihre Aufgaben typischerweise sein: - Entwerfen origineller physikalischer Rechenprobleme, die reale Forschungsabläufe simulieren. - Erstellen von Problemen, die zur Lösung Python-Programmierung erfordern (mit numpy, scipy, sympy). - Sicherstellen, dass die Probleme rechenintensiv sind und man sie manuell nicht in angemessener Zeit (Tage/Wochen) lösen kann. - Entwickeln von Aufgaben, die nicht-triviale Schlussfolgerungsketten benötigen. - Basieren der Aufgaben auf echten Forschungsherausforderungen oder praktischen Anwendungen aus der Physik. - Überprüfen der Lösungen mit Python und Standardbibliotheken. - Klare Dokumentation der Aufgabenstellungen und Bereitstellung verifizierter korrekter Antworten.

Zur Stärkung datengestützter Cross- & Upsell- sowie Retention-Kampagnen betreibt Customer Interaction eine Plattform, auf der Kampagnenprozesse inklusive eines Profilers entwickelt, orchestriert und überwacht werden. Hierzu wird Unterstützung in den folgenden Bereichen gesucht: Analyse & Beratung - Fachliche und technische Analyse bestehender Kampagnenprozesse - Beratung zu Datenflüssen, Selektionen und Profiling-Strategien Entwicklung in PL/SQL - Implementierung und Optimierung von Datenselektions-, Transformations- und Aggregationsstrecken in Oracle PL/SQL - Abbildung vorgegebener Business-Logik zur Kundensegmentierung Testing & Qualitätssicherung - Planung und Durchführung von Unit-, Integrations- und Regressionstests - Dokumentation von Testfällen und Ergebnissen Betrieb & Monitoring - Überwachung laufender Jobs und Workflows (Performance, Fehlermanagement) - Tuning von SQL-Abfragen und Batch-Prozessen Kommunikations-Outputs - Anbindung bzw. Versorgung der Versandkanäle E-Mail, SMS, Outbound-Call und Brief - Umsetzung datengetriebener Personalisierung und Aussteuerung

Wir suchen erfahrene Data Scientists, die rechenintensive Data-Science-Aufgaben für ein fortgeschrittenes KI-Evaluationsprojekt erstellen. Dies ist eine Remote-Projekttätigkeit für Expert:innen, die herausfordernde Probleme entwerfen können, die mit rechnergestützten Methoden gelöst werden müssen und den gesamten Data-Science-Lifecycle abbilden – von Datenerfassung und -aufbereitung über statistische Analysen bis hin zu verwertbaren Geschäftserkenntnissen. Was Sie tun werden - Entwicklung origineller, rechenintensiver Data-Science-Aufgaben, die reale Analyse-Workflows in verschiedenen Branchen (Telekommunikation, Finanzwesen, öffentliche Verwaltung, E-Commerce, Gesundheitswesen) simulieren - Erstellung von Aufgaben, die Python-Programmierung erfordern (mit pandas, numpy, scipy, sklearn, statsmodels, matplotlib, seaborn) - Sicherstellen, dass die Aufgaben so rechenintensiv sind, dass sie manuell nicht innerhalb angemessener Zeiträume (Tage/Wochen) gelöst werden können - Entwicklung von Aufgaben, die nicht-triviale Rechenketten in Datenverarbeitung, statistischer Analyse, Feature Engineering, prädiktiver Modellierung und Erkenntnisgewinnung erfordern - Erstellung deterministischer Aufgaben mit reproduzierbaren Ergebnissen – Vermeidung stochastischer Elemente oder Festlegen fester Zufalls-Samen für exakte Reproduzierbarkeit - Basis auf realen geschäftlichen Herausforderungen: Kundenanalytics, Risikobewertung, Betrugserkennung, Forecasting, Optimierung und operative Effizienz - Konzeption von End-to-End-Aufgaben, die die komplette Data-Science-Pipeline abdecken (Datenaufnahme → Reinigung → EDA → Modellierung → Validierung → Deployment-Aspekte) - Einbindung von Big-Data-Verarbeitungsszenarien, die skalierbare Rechenansätze erfordern - Überprüfung der Lösungen mit Python unter Einsatz gängiger Data-Science-Bibliotheken und statistischer Methoden - Klare Dokumentation der Aufgabenstellungen mit realistischen Geschäftskontexten und Bereitstellung verifizierter, korrekter Antworten

Die Entwicklung und Qualitätssicherung des Data Layers umfasst dessen vollständige Bereitstellung durch die jeweilige Webanwendung. Der Data Layer bildet die zentrale Datengrundlage für die Analyse des Nutzerverhaltens sowie für personalisierte Inhalte während des Webseitenbesuchs. Zur Erhöhung von Zuverlässigkeit und Stabilität sollen automatisierte Tests eingesetzt werden, um manuelle Regressionstests deutlich zu reduzieren. Für diese Aufgabe wird ein Test Automation Engineer mit Schwerpunkt Playwright (Elastic) benötigt. - Entwicklung und Implementierung von automatisierten End-to-End-Tests mit dem npm Paket @elastic/synthetics (Playwright) für Data Layer Tests. - Analyse bestehender Testprozesse, Identifikation und Priorisierung von Automatisierungspotenzialen. - Erstellung, Pflege und Optimierung von Testskripten unter Berücksichtigung aktueller Best Practices. - Integration der automatisierten Tests in bestehende CI/CD-Pipelines (z. B. Jenkins, GitHub Actions), um eine durchgängige Testautomatisierung zu ermöglichen. - Dokumentation der Testfälle, Testergebnisse und Testabdeckung in Tools wie Jira und Confluence. - Beratung der Stakeholder bei der Auswahl und Einführung geeigneter. Teststrategien,Testwerkzeuge und Frameworks. - Durchführung von Code-Reviews für Testautomatisierungsskripte um Qualität und Wartbarkeit zu verbessern. - Erstellung von Entscheidungsvorlagen und Handlungsempfehlungen zur Weiterentwicklung der Testautomatisierung. - Beratung bei der Fehleranalyse und -behebung im Rahmen der Testautomatisierung. - Beratung beim Aufsetzen von Reports und Alertings mit Elastic Observability. - Förderung der Nachvollziehbarkeit und Reproduzierbarkeit von Testergebnissen.