CONOCIMIENTOS TÉCNICOS – QA

• Pruebas funcionales manuales.
• Pruebas de regresión, integración, API, UI, End-to-End y exploratorias.
• Construcción de planes y casos de prueba.
• Diseño de criterios de aceptación.
• Ejecución y documentación de pruebas.
• Identificación de riesgos.
• Gestión, análisis y reporte de bugs.
• BDD y técnicas de diseño de pruebas.
• Metodologías ágiles: Scrum / Kanban.
• Deseable: conocimientos base en automatización de pruebas.

🤖 CONOCIMIENTOS TÉCNICOS – INTELIGENCIA ARTIFICIAL

• Manejo de LLMs: ChatGPT, Claude, Gemini u otros.
• Ingeniería de prompts.
• Conocimientos en RAG y bases de conocimiento.
• Consumo de APIs de modelos de IA.
• Evaluación de respuestas generadas por IA.
• Construcción de agentes de IA.
• Capacidad para diseñar agentes que permitan:
  • Analizar requerimientos.
  • Generar casos de prueba.
  • Crear datos de prueba.
  • Analizar resultados.
  • Identificar posibles defectos.
  • Generar evidencias y reportes de QA.
  • Proponer nuevos escenarios de prueba.
• Frameworks deseables: LangChain, LangGraph, CrewAI, Semantic Kernel u otros equivalentes.