QA Engineer

• Diseñar e implementar frameworks de automatización para pruebas funcionales, de regresión e integración.
• Definir estrategias de testing para flujos de pago y eventos asincrónicos.
• Integrar pruebas automatizadas en pipelines CI/CD.
• Trabajar junto al equipo de desarrollo backend para validar procesos asincrónicos y pruebas sobre Kafka.
• Reportar bugs, métricas de calidad y cobertura de pruebas.
• Participar en refinamientos y sesiones de planificación para anticipar escenarios de prueba.
• Contribuir a la mejora continua de los procesos de calidad dentro del equipo.

QA Automation

• Como QA Funcional, serás parte de la célula de Custom Delivery dentro del proyecto TI, asegurando la calidad funcional, la trazabilidad y la experiencia de usuario en cada entrega.
• Facilitar el levantamiento de requerimientos y participar activamente en instancias de Discovery y Refinement.
• Definir y validar criterios de aceptación claros y orientados al valor del cliente.
• Diseñar planes de prueba, suites, casos y datos de prueba.
• Ejecutar pruebas funcionales y documentar resultados con evidencias claras.
• Registrar, agrupar y dar seguimiento a incidencias hasta su cierre.
• Asegurar trazabilidad entre requerimientos, pruebas e incidencias.
• Verificar entregables antes de su publicación (cierre funcional).
• Colaborar con TL, Dev y JPTI para anticipar riesgos y asegurar fluidez en la célula.

Analista Funcional QA

• Validate data accuracy and ensure production readiness by working closely with the Data Engineering Manager and Analytics Engineering Lead across 18 data domains.
• Design and build a reconciliation framework to systematically compare legacy pipeline outputs against new pipeline outputs, identifying discrepancies and gaps.
• Execute structured acceptance testing for each pipeline prior to promotion to production environments.
• Validate identity resolution accuracy through rigorous analysis of match rates, false positives, and false negatives.
• Document end-to-end data lineage across all 18 domains to support auditability, transparency, and regulatory compliance.
• Build and maintain automated regression test suites to enable continuous quality assurance as pipelines evolve.

Data QA Analyst

• Analizar historias de usuario y criterios de aceptación, formulando preguntas significativas y detectando ambigüedades en etapas tempranas.
• Diseñar planes de prueba, definir alcance y crear escenarios y casos de prueba funcionales y no funcionales.
• Gestionar ambientes de prueba y preparar datos de prueba necesarios para cada ciclo de ejecución.
• Ejecutar pruebas manuales funcionales de progresión y regresión, UI, usabilidad y exploración.
• Desarrollar, ejecutar y mantener scripts de automatización para pruebas repetitivas, regresiones y validaciones de API, con el objetivo de reducir un 90% el tiempo de ejecución en regresión.
• Validar integraciones y contratos de APIs REST con Postman / Newman.
• Registrar defectos detallados en Jira/Xray con evidencias, pasos de reproducción y severidad.
• Verificar correcciones de errores y validar que los fixes no introduzcan regresiones.
• Levantar riesgos oportunamente a los equipos de desarrollo y producto.
• Mantener actualizada la documentación de casos de prueba en Xray.
• Actuar como enlace técnico entre QA y desarrollo para resolver dudas y bloqueos.

Analista QA

• Ensure data quality, reliability, and consistency across modern data platforms.
• Validate data pipelines and implement automated quality checks.
• Collaborate closely with Data Engineering and business teams.
• Design and implement a data quality framework.
• Build and maintain automated data quality checks within Databricks pipelines.
• Own reconciliation between source systems and Databricks layers.
• Validate identity resolution outputs in the Silver layer.
• Perform end-to-end pipeline testing.
• Partner with Data Engineers to define acceptance criteria.
• Support UAT with client business stakeholders.
• Document QA processes, test results, and findings.
• Monitor pipeline health post-deployment and resolve incidents.

Data Quality Engineer

• Design and implement a data quality framework across Bronze, Silver, and Gold layers — defining validation rules, threshold tolerances, and alerting standards.
• Build and maintain automated data quality checks within Databricks pipelines — row counts, null checks, referential integrity, schema validation, and business rule assertions.
• Own reconciliation between source systems and Databricks layers — ensuring source data lands accurately and transformations produce expected outputs.
• Validate identity resolution outputs in the Silver layer — reviewing match rates, investigating false positives and false negatives, and ensuring enterprise identifiers are being assigned correctly across source populations.
• Perform end-to-end pipeline testing — validating that data flows correctly from ingestion through to the Gold layer and that downstream reporting outputs reflect accurate data.
• Partner with Data Engineers to define acceptance criteria for each sprint’s pipeline and data model deliverables before they are promoted to production.
• Support UAT with client business stakeholders — helping them validate that Gold layer outputs meet their reporting requirements.
• Document all QA processes, test results, and data quality findings in a format that can be handed off to the client team at engagement close.
• Monitor pipeline health post-deployment — investigating and triaging data quality incidents and working with engineers to resolve root causes quickly.

QA Analyst, Databricks

• Serás responsable de liderar la migración de la aplicación nativa Android hacia React Native siguiendo una estrategia brownfield/strangler
• Implementar capacidades offline-first y sincronización de datos
• Asegurar coherencia estética y funcional con la aplicación web
• Tomar decisiones técnicas con criterio
• Ejecutar con solidez
• Colaborar estrechamente con otros referentes del equipo para garantizar una experiencia móvil robusta y de alto impacto.

Senior QA Automation

• Testing especializado: Ejecución de pruebas de software con enfoque técnico en el sector bancario.
• Validación técnica: Revisión de logs, servicios (REST/SOAP) y consultas a bases de datos.
• Gestión de calidad: Control de trazabilidad, reporte y seguimiento de bugs e incidencias.
• Metodología Ágil: Participación activa en marcos de trabajo Scrum con alta adaptabilidad al cambio.
• Colaboración: Trabajo estrecho con equipos de desarrollo para asegurar la calidad del producto.

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