AI Test Engineer

Testing met AI / Agentic AI

Heel Nederland

Ben jij een Test/QA Engineer die blij wordt van slimme testautomatisering, maar dan de volgende generatie? Niet alleen scripts onderhouden, maar AI en Agentic AI inzetten om software autonomer, sneller en slimmer te testen: van UI en API tot end-to-end flows, regressie en exploratief testen.
Wil jij bouwen aan een testaanpak waarin LLM’s en testagents testgevallen genereren, applicaties “begrijpen”, bugs reproduceren en testresultaten samenvatten alsof je een extra senior tester in je team hebt? Dan zoeken we jou als AI Test Engineer (Testing met AI).

Jouw missie

  • Ontwikkelen en onderhouden van een AI-enabled testframework waarin LLM’s en (semi-)autonome agents tests kunnen plannen, uitvoeren en evalueren.
  • Inzetten van Agentic AI voor exploratief testen: autonoom journeys doorlopen, afwijkingen detecteren, en bevindingen reproduceren met stappen + bewijs (logs/screenshot/video).
  • Automatisch genereren van testcases, edge cases en regressiesets op basis van requirements, user stories, incidenten, code changes en product analytics.
  • Bouwen van “AI test oracles”: hoe bepalen we automatisch of de uitkomst “goed” is (asserties, invariants, contracts, golden paths, snapshot diffing, heuristieken)?
  • Integreren van AI in bestaande tooling (bijv. Playwright/Cypress/Selenium, Postman/REST-assured, k6/JMeter) en CI/CD pipelines.
  • Opzetten van synthetische testdata en scenario’s (incl. privacy-by-design), zodat agents veilig kunnen testen met realistische data.
  • Ontwikkelen van self-healing tests: robuust tegen UI-wijzigingen, dynamische selectors, variabele content en feature flags.
  • Testen van complexere systemen: microservices, event-driven flows, async verwerking, caching, permissions/rollen en multi-tenant gedrag.
  • Detecteren en voorkomen van flaky tests door AI-gedreven root cause analysis (timing, data, dependencies, environment drift).
  • Rapporteren van testuitkomsten met actiegerichte feedback: impact, reproduceerbaarheid, risico-inschatting en prioriteit voor engineering/product.

Waar je impact maakt (use cases)

  • UI regressie die normaal weken onderhoud kost → agents die tests aanpassen en valideren bij kleine UI-changes.
  • Nieuwe feature op basis van specs → LLM genereert testdesign + scenario’s (happy flow, edge cases, negatieve tests).
  • Incident in productie → agent reproduceert, maakt minimal repro-steps en zet een permanente regressietest klaar.
  • Exploratief testen bij release → agent “speelt” als verschillende personas en vindt afwijkingen die scripts missen.

Wat wij bieden

  • Ontwerp en moderniseer bestaande frameworks
  • Gebruik en verbeter je arsenaal aan testautomatiseringstools en wees daarin cont
  • Innovatieve projecten bij aansprekende klanten
  • Volop kansen om jezelf te ontwikkelen binnen een groeiende onderneming
  • Een team vol enthousiaste collega’s
  • Marktconform salaris en fijne secundaire arbeidsvoorwaarden
  • Uiterst gezellige company meetings om samen te zijn voor kennisdeling, gezelligheid altijd met de mogelijkheid te blijven overnachten
  • Een uitdagende leergang “Mastering AI-Powered Testing”
  • inu nieuwsgierig naar AI-driven testtooling
  • Speel een sleutelrol in vestigen van het nieuwe A-label in QA en testen

Wat jij meebrengt

  • Stevige basis in testen en testautomatisering (UI, API, integratie en end-to-end) en gevoel voor kwaliteit/risico.
  • Ervaring met een moderne teststack (bijv. Playwright/Cypress/Selenium, pytest/JUnit, REST-assured, Postman, contract testing).
  • Affiniteit met of ervaring in LLM’s / agents: prompt design, tool-usage, structured outputs (JSON), evaluatie van outputkwaliteit.
  • Je snapt dat AI geen magie is: je stuurt op reproduceerbaarheid, determinisme waar nodig, logging, meetbaarheid en governance.
  • Analytische mindset: je kunt een systeem “lezen”, risico’s zien en teststrategie vertalen naar concrete dekking.
  • Heldere communicatie: je maakt bevindingen begrijpelijk voor engineers, PO’s en stakeholders (met bewijs en prioritering).

Nice to have

  • Ervaring met CI/CD (GitHub Actions/GitLab/Jenkins), Docker/K8s, observability (Grafana/ELK), en testdata management.
  • Basiskennis van security/privacy (PII), en hoe je veilig test in enterprise omgevingen.

Waar je voor gaat (key goals)

  • Een schaalbare aanpak neerzetten waarin AI structureel testcapaciteit toevoegt: sneller feedback, meer dekking, minder onderhoud.
  • Betrouwbare releases door regressie, edge cases en integratierisico’s vroeg te vinden (shift-left, ook in pipelines).
  • Een testecosysteem bouwen waarin agentic testing aantoonbaar bijdraagt aan kwaliteit: minder bugs, minder flaky tests, hogere confidence.
  • Governance & veiligheid: AI in het testproces zó inzetten dat privacy, security en auditability geborgd zijn.

Interesse?

Neem contact op met jelleschutte@qacompany.nl

LinkedIn
WhatsApp
Email
Ben jij een Test/QA Engineer die blij wordt van slimme testautomatisering, maar dan de volgende generatie? Niet alleen scripts onderhouden, maar AI en Agentic AI inzetten om software autonomer, sneller en slimmer te testen: van UI en API tot end-to-end flows, regressie en exploratief testen.
Wil jij bouwen aan een testaanpak waarin LLM’s en testagents testgevallen genereren, applicaties “begrijpen”, bugs reproduceren en testresultaten samenvatten alsof je een extra senior tester in je team hebt? Dan zoeken we jou als AI Test Engineer (Testing met AI).

Jouw missie

  • Ontwikkelen en onderhouden van een AI-enabled testframework waarin LLM’s en (semi-)autonome agents tests kunnen plannen, uitvoeren en evalueren.
  • Inzetten van Agentic AI voor exploratief testen: autonoom journeys doorlopen, afwijkingen detecteren, en bevindingen reproduceren met stappen + bewijs (logs/screenshot/video).
  • Automatisch genereren van testcases, edge cases en regressiesets op basis van requirements, user stories, incidenten, code changes en product analytics.
  • Bouwen van “AI test oracles”: hoe bepalen we automatisch of de uitkomst “goed” is (asserties, invariants, contracts, golden paths, snapshot diffing, heuristieken)?
  • Integreren van AI in bestaande tooling (bijv. Playwright/Cypress/Selenium, Postman/REST-assured, k6/JMeter) en CI/CD pipelines.
  • Opzetten van synthetische testdata en scenario’s (incl. privacy-by-design), zodat agents veilig kunnen testen met realistische data.
  • Ontwikkelen van self-healing tests: robuust tegen UI-wijzigingen, dynamische selectors, variabele content en feature flags.
  • Testen van complexere systemen: microservices, event-driven flows, async verwerking, caching, permissions/rollen en multi-tenant gedrag.
  • Detecteren en voorkomen van flaky tests door AI-gedreven root cause analysis (timing, data, dependencies, environment drift).
  • Rapporteren van testuitkomsten met actiegerichte feedback: impact, reproduceerbaarheid, risico-inschatting en prioriteit voor engineering/product.

Waar je impact maakt (use cases)

  • UI regressie die normaal weken onderhoud kost → agents die tests aanpassen en valideren bij kleine UI-changes.
  • Nieuwe feature op basis van specs → LLM genereert testdesign + scenario’s (happy flow, edge cases, negatieve tests).
  • Incident in productie → agent reproduceert, maakt minimal repro-steps en zet een permanente regressietest klaar.
  • Exploratief testen bij release → agent “speelt” als verschillende personas en vindt afwijkingen die scripts missen.

Wat wij bieden

  • Ontwerp en moderniseer bestaande frameworks
  • Gebruik en verbeter je arsenaal aan testautomatiseringstools en wees daarin cont
  • Innovatieve projecten bij aansprekende klanten
  • Volop kansen om jezelf te ontwikkelen binnen een groeiende onderneming
  • Een team vol enthousiaste collega’s
  • Marktconform salaris en fijne secundaire arbeidsvoorwaarden
  • Uiterst gezellige company meetings om samen te zijn voor kennisdeling, gezelligheid altijd met de mogelijkheid te blijven overnachten
  • Een uitdagende leergang “Mastering AI-Powered Testing”
  • inu nieuwsgierig naar AI-driven testtooling
  • Speel een sleutelrol in vestigen van het nieuwe A-label in QA en testen

Wat jij meebrengt

  • Stevige basis in testen en testautomatisering (UI, API, integratie en end-to-end) en gevoel voor kwaliteit/risico.
  • Ervaring met een moderne teststack (bijv. Playwright/Cypress/Selenium, pytest/JUnit, REST-assured, Postman, contract testing).
  • Affiniteit met of ervaring in LLM’s / agents: prompt design, tool-usage, structured outputs (JSON), evaluatie van outputkwaliteit.
  • Je snapt dat AI geen magie is: je stuurt op reproduceerbaarheid, determinisme waar nodig, logging, meetbaarheid en governance.
  • Analytische mindset: je kunt een systeem “lezen”, risico’s zien en teststrategie vertalen naar concrete dekking.
  • Heldere communicatie: je maakt bevindingen begrijpelijk voor engineers, PO’s en stakeholders (met bewijs en prioritering).

Nice to have

  • Ervaring met CI/CD (GitHub Actions/GitLab/Jenkins), Docker/K8s, observability (Grafana/ELK), en testdata management.
  • Basiskennis van security/privacy (PII), en hoe je veilig test in enterprise omgevingen.

Waar je voor gaat (key goals)

  • Een schaalbare aanpak neerzetten waarin AI structureel testcapaciteit toevoegt: sneller feedback, meer dekking, minder onderhoud.
  • Betrouwbare releases door regressie, edge cases en integratierisico’s vroeg te vinden (shift-left, ook in pipelines).
  • Een testecosysteem bouwen waarin agentic testing aantoonbaar bijdraagt aan kwaliteit: minder bugs, minder flaky tests, hogere confidence.
  • Governance & veiligheid: AI in het testproces zó inzetten dat privacy, security en auditability geborgd zijn.

Interesse?

Neem contact op met jelleschutte@qacompany.nl

QA Company rugtas