Analista De Calidad

Profesional en Ingeniería de Sistemas, Ingeniería de Software, Estadística, Ciencia de Datos o carreras afines, con experiencia en aseguramiento de calidad de software, validación de datos y pruebas sobre plataformas analíticas. Debe combinar conocimientos de testing tradicional con capacidades analíticas que le permitan validar modelos predictivos, procesos automatizados e integridad de datos, garantizando altos estándares de calidad en soluciones basadas en Machine Learning e inteligencia analítica.

Calidad y Testing

• Pruebas funcionales.
• Pruebas de integración.
• Pruebas de regresión.
• Pruebas end-to-end.
• Diseño y gestión de casos de prueba.
• Automatización de pruebas (Deseable).
• Testing basado en datos.
• Testing para plataformas analíticas y modelos de Machine Learning.

Bases de Datos y Calidad de Datos

• SQL avanzado.
• Validación de integridad y consistencia de datos.
• Automatización de pruebas sobre bases de datos.
• Análisis de grandes volúmenes de información.
• Calidad de datos y gobierno de datos.
• Trazabilidad de información.

Analítica y Machine Learning

• Fundamentos de Machine Learning.
• Validación funcional de modelos predictivos.
• Análisis estadístico aplicado a pruebas.
• Monitoreo de modelos productivos.
• Validación de métricas de desempeño de modelos.
• Detección de anomalías y desviaciones.

Automatización y Desarrollo

• Automatización de APIs.
• Python para análisis y validación de datos.
• Pandas y NumPy.
• Consumo y validación de servicios REST.
• Integración con pipelines de pruebas automatizadas.

Rendimiento y Monitoreo

• Pruebas de carga y rendimiento.
• Análisis de métricas de desempeño.
• Observabilidad y monitoreo.
• Análisis de logs.
• Diagnóstico de problemas de rendimiento.

Infraestructura y DevOps

• Linux (nivel intermedio).
• Glassfish.
• Tomcat.
• Docker.
• Gestión de ambientes de prueba.
• Conceptos de CI/CD.

Herramientas de Gestión

• Jira.
• Git.
• Herramientas de gestión de defectos y trazabilidad.