Analista QA con experiencia en Analítica de Datos

El QA debe garantizar la calidad del proyecto de Reforma donde debe crear script de automatización para la validación de la consistencia de datos, migración de datos, validar las reglas de negocios y generar el reporte de los resultados obtenidos para que sea mostrando al producto owner para su aprobación y pase a producción y mantener habilidades blandas para mantener una comunicación fluida con el equipo.
El QA (Quality Assurance) debe tener habilidades técnicas y blandas necesarias para asegurar la calidad de un producto o software. Las habilidades como equipo de QA que estamos buscando son:

1. Conocimiento de pruebas de software: Comprender los diferentes tipos de pruebas, como pruebas unitarias, de integración, de sistema, de aceptación y de regresión. Aplicando las buenas prácticas de ISTQB (International Software Testing Qualifications Board).
2. Lenguaje de Programación: Conocimientos de lenguajes de programación como Python para poder automatizar
3. Pruebas Manuales:
Habilidad para realizar pruebas manuales exhaustivas y diseñar casos de pruebas detallados.
Capacidad para identificar posibles fallos o áreas de mejora en el sistema.
4. Herramientas de gestión de pruebas:
Familiaridad con herramientas como Jira, zephyr para la gestión de pruebas y seguimientos de defectos.
5. Conocimientos de metodología ágiles:
Familiaridad con Scrum, Kanban o metodologías ágiles que son comunes en los equipos de desarrollo de software
6. Pruebas de Rendimiento:
Conocimiento y/o experiencia en herramientas como jmeter, K6, loadImpact para realizar pruebas de carga y rendimiento.
7. Conocimiento de bases de datos:
Capacidad para escribir consultas SQL verificar la integridad de los datos en bases de datos durante las pruebas.
Capacidad para analizar y detectar inconsistencias o anomalías en los datos.
Validación de la precisión y relevancia de métricas clave del negocio.
8. Frameworks de automatización (Behave, selenium, pytest)
9. Integración de reportes
10. Buenas prácticas de testing y automatización sobre todo en la parte de analítica de datos
11. CI/CD (Integración continua para automatizar la ejecución de pruebas)
12. Manejo de APIs y automatización de servicios web
13. BDD y Gerkin (cómo escribir y estructurar escenarios de pruebas)
14. Revisión de Código:
Conocimiento y proactividad para configurar y ejecutar la herramienta de SonarQube / SonarCloud para asegurar la calidad del software.
9. Comunicación efectiva:
Habilidad para documentar y comunicar claramente los defectos, realizar informes de pruebas y colaborar con otros equipos (desarrolladores, gerentes, etc).
10. Atención al detalle:
Capacidad para identificar pequeños defectos que podrían pasar desapercibidos en un análisis superficial.
11. Pensamiento Crítico y resolución de problemas:
Capacidad para analizar problemas, identificar causas raíces y proponer soluciones efectivas.
12. Cloud y BigQuery
Familiaridad con plataformas como AWS, Azure, GCP
13.- Capacidad para solucionar con Inteligencia Artificial