Ingeniero de QA / Ingeniero Senior de QA: Plataforma de Machine Learning para comercio electrónico

Descripción

Resumen: AppIQ Technologies busca un ingeniero de QA / ingeniero senior de QA minucioso y estratégico para definir estrategias de pruebas en aplicaciones de alto rendimiento que aprovechen soluciones propietarias de IA predictiva, equilibrando una implementación ágil con pruebas exhaustivas. Aspectos destacados: 1. Construir la cultura y la arquitectura de QA desde cero 2. Una atractiva trayectoria profesional (gestión o colaborador individual) 3. Desarrollar experiencia especializada en aplicaciones de inteligencia artificial predictiva de vanguardia AppIQ Technologies busca un **ingeniero de QA / ingeniero senior de QA** minucioso y estratégico para garantizar la calidad y fiabilidad de nuestra plataforma digital de optimización del embudo de comercio electrónico y publicidad impulsada por **machine learning**. Usted será responsable de definir la estrategia de pruebas para aplicaciones de alto rendimiento que aprovechen nuestras soluciones propietarias de IA predictiva. Como miembro clave de nuestra startup dinámica, deberá equilibrar la necesidad de implementar funciones rápidamente con la necesidad de realizar pruebas exhaustivas. Será responsable de identificar y priorizar los errores de mayor riesgo para garantizar que nuestros servicios escalables, que gestionan millones de eventos diarios, sigan siendo robustos y precisos. **Arquitectura y estrategia de QA**: Desarrollar y mantener una arquitectura integral de QA que soporte aplicaciones full-stack y microservicios complejos. **Gestión de riesgos**: Priorizar las correcciones de errores según el riesgo de fallo y su impacto potencial, logrando un equilibrio productivo entre velocidad de lanzamiento al mercado y pruebas exhaustivas. **Gestión de pruebas**: Utilizar sistemas de gestión de casos de prueba (TCM), como TestRail, Zephyr, Xray, PractiTest, qTest u otros similares (a su elección), para organizar casos de prueba, hacer un seguimiento de su ejecución y ofrecer informes transparentes sobre métricas de calidad. **Pruebas automatizadas**: Diseñar, implementar y escalar suites de pruebas automatizadas mediante herramientas como **Playwright, Cypress y Appium**, u otras similares. **Pruebas y validación**: Diseñar y ejecutar rigurosas pruebas de integración, API y extremo a extremo en aplicaciones desarrolladas con TypeScript, React, Node.js, Python y PySpark. Colaborar con los desarrolladores para garantizar una cobertura adecuada de **pruebas unitarias**. **Pruebas de infraestructura**: Verificar la fiabilidad de las implementaciones en entornos de borde de **AWS** (EC2, S3, Firehose) y **Cloudflare**. **Integridad de los datos**: Colaborar con ingenieros de datos para validar la precisión de los datos de eventos complejos y los paneles de informes en tiempo real. **Colaboración transversal**: Actuar como un **excelente colaborador** con **excelentes habilidades comunicativas**, trabajando estrechamente con desarrolladores y científicos de datos para garantizar una experiencia de usuario final fluida. **Requisitos** **4+ años de experiencia profesional** en aseguramiento de la calidad de software o ingeniería, con un fuerte enfoque en aplicaciones web escalables (7+ años para ingeniero senior de QA). **Amplio conocimiento de la arquitectura de QA** y metodologías modernas de pruebas. Experiencia profunda en **TypeScript**, junto con una sólida comprensión arquitectónica de los entornos **React y Node.js**. **Competencia en nube y bases de datos**: Conocimiento de los **servicios de AWS** y de bases de datos **SQL y NoSQL (por ejemplo, MongoDB)** para probar eficazmente la persistencia y el rendimiento de los datos. **Colaboración global**: Capacidad para trabajar eficazmente con equipos distribuidos a nivel mundial. **Ventaja adicional si cuenta con:** Conocimiento de **Next.js** Competencia en **Vitest**, **Jest** u otras soluciones de pruebas unitarias e integradas. Experiencia con **Playwright** o **Cypress**, u otras herramientas de pruebas extremo a extremo. **Alfabetización en IA/ML**: Comprensión de **Machine Learning (aprendizaje supervisado y por refuerzo)**, IA predictiva y validación de **pipelines de datos**. Competencia en **Python** y experiencia con **PySpark**. Experiencia previa en los ecosistemas de **comercio electrónico** o **Ad Tech** (compra de medios, plataformas de demanda —DSP—, optimización de conversiones). **Beneficios** La oportunidad de **construir la cultura y la arquitectura de QA desde cero**. Una **atractiva trayectoria profesional**, ya sea en la vía de gestión o como colaborador individual. Una **remuneración competitiva** y un generoso permiso remunerado. La **flexibilidad para trabajar de forma remota**, lo que le permite trabajar desde casi cualquier lugar del planeta, siempre que pueda mantener unas pocas horas superpuestas con la hora central europea (CET). La **oportunidad de desarrollar una profunda experiencia en la creación y prueba de aplicaciones de IA predictiva de vanguardia**, mucho más allá del uso de herramientas de IA de otras empresas.