QA Engineer (AI Driven) 2757
Xideral —Ciudad de México, CDMX
- Trabajo híbrido
- Inglés
Postulación rápida
SAINT LAURENT Assistant Store Director
Saint Laurent —Ciudad de México, CDMX
- Tiempo completo
- Microsoft Excel
- Gestión de inventario
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5h

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Also includes all activities to support store management. Partners with the store manager to achieve business goals.
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QA Engineer (AI Driven) 2757

Xideral -
Ciudad de México, CDMX

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Información del empleo

Por obra o tiempo determinado

Cualificaciones

Selenium
Inglés
Garantía de calidad
Docker
WCAG

Descripción completa del empleo

QA Engineer (AI-Driven) Semi Sr. - Hibrido CDMX - Polanco

Estamos en búsqueda de un QA Engineer con enfoque en Inteligencia Artificial, responsable de garantizar la calidad del software mediante la automatización avanzada de pruebas y el uso de herramientas basadas en IA. Este rol no solo se enfoca en detectar errores, sino en prevenirlos, optimizando el ciclo de QA a través de estrategias inteligentes, automatizadas y escalables.

Requisitos indispensables:

Experiencia en QA manual y automatizado.
Experiencia en automatización de pruebas con herramientas como Playwright, Cypress o Selenium.
Experiencia en pruebas de APIs utilizando herramientas como Postman o Insomnia.
Experiencia trabajando en arquitecturas modernas (microservicios, aplicaciones web).
Conocimiento de metodologías ágiles (Scrum).
Experiencia integrando pruebas en pipelines CI/CD.
Experiencia en entornos cloud.
Inglés intermedio (B1/B2)

Nice to have:

Experiencia utilizando herramientas de IA para testing (generación de scripts, self-healing, datos sintéticos).
Experiencia con herramientas de testing autónomo (Testim, Mabl, Blinq).
Conocimiento en performance testing (k6, JMeter).
Experiencia con Docker y entornos serverless.
Conocimiento en accesibilidad (WCAG) y testing visual.

Responsabilidades:

Diseñar y ejecutar estrategias de testing automatizado y end-to-end.
Generar casos de prueba de manera automatizada utilizando modelos de lenguaje (LLMs).
Implementar pruebas E2E en aplicaciones web, APIs y arquitecturas de microservicios.
Automatizar la generación de datos de prueba y escenarios complejos.
Realizar análisis predictivo de errores a partir de logs y datos históricos.
Ejecutar pruebas de performance y carga utilizando herramientas como k6 o JMeter.
Implementar pruebas de accesibilidad y validaciones UX automatizadas.
Integrar pruebas dentro de pipelines CI/CD.
Colaborar con equipos de desarrollo y producto para asegurar calidad desde etapas tempranas (Shift-Left).
Validar y optimizar código generado por herramientas de IA.

Ofrecemos un proyecto de 6 meses con posibilidad de extensión, modalidad híbrida con días 2 presenciales y remotos

Si tienes pasión por la innovación tecnológica y deseas formar parte de un equipo dinámico, ¡queremos conocerte!

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