QA and Validation Engineer — software de ingeniería

Sobre la oportunidad

Esta persona actuará en la calidad del WDT y de los proyectos de I+D, con foco en pruebas funcionales, de regresión, de integración, de extremo a extremo, validación de cálculos, benchmarks y evidencias para la evolución de TRL. El papel es más amplio que la prueba manual: los flujos complejos de ingeniería deben funcionar, ser trazables y tener criterios claros de aceptación.

El WDT combina software, modelos 3D, inspecciones, riesgo, sensores, simulaciones, IA y operación asistida. La calidad debe cubrir el recorrido completo: requisito, dato de entrada, comportamiento esperado, evidencia, defecto, corrección y documentación.

Responsabilidades principales

• Planificar y ejecutar pruebas funcionales, de regresión, de integración, de extremo a extremo y validación aplicada en los módulos del WDT.
• Crear matrices de trazabilidad entre requisitos, pruebas, evidencias, defectos y criterios de aceptación.
• Validar flujos de inspección, documentos, riesgo, degradación, sensores, IA, FEA, dashboards y operación sin conexión cuando corresponda.
• Apoyar benchmarks de cálculos, comparación de resultados y pruebas de robustez, usabilidad y rendimiento.
• Automatizar pruebas de frontend, backend y APIs cuando tenga sentido.
• Organizar evidencias técnicas para pilotos, demostraciones, auditorías internas e hitos de I+D.
• Trabajar con desarrollo, ingeniería, producto, DevOps y seguridad para priorizar correcciones y riesgos.

Requisitos obligatorios

• Experiencia en QA de software, validación funcional o prueba de sistemas complejos.
• Conocimiento de pruebas de API, frontend, backend, regresión y documentación de defectos.
• Capacidad para escribir escenarios de prueba claros, reproducibles y conectados a requisitos.
• Atención a evidencias, trazabilidad, criterios de aceptación y comunicación objetiva.
• Familiaridad con Git, seguimiento de issues, entornos de homologación y ciclos de release.
• Interés en software de ingeniería, gemelo digital, datos técnicos o simulaciones.

Diferenciales

• Experiencia con Playwright, Cypress, Selenium, Postman o automatización de pruebas.
• Experiencia con Azure DevOps, pipelines, pruebas de extremo a extremo y validación en entornos cloud.
• Conocimiento de FEA, cálculos de ingeniería, inspecciones, riesgo, sensores o IA aplicada a QA.
• Experiencia con evidencias para TRL, auditoría técnica, pilotos o demostraciones.

Tecnologías y herramientas relacionadas

Playwright, Cypress, Selenium, Postman, pruebas de API, pruebas de extremo a extremo, Azure DevOps y documentación de evidencias.

Perfil que buscamos

Buscamos a alguien criterioso, práctico y curioso, capaz de probar más allá del camino feliz. Debe saber conversar con ingeniería y software, documentar bien y convertir los defectos en aprendizaje del producto.

Proceso de candidatura

Para postularse, envíe los siguientes materiales:

¿Cómo utiliza actualmente las herramientas de Inteligencia Artificial en su flujo de trabajo profesional? Indique las herramientas, ejemplos de actividades y explique cómo valida los resultados producidos con ayuda de IA.

La información adicional puede incluir LinkedIn, GitHub, Behance, Google Scholar, artículos, publicaciones, sitios web, demostraciones, aplicaciones u otros enlaces relevantes para la función.

• Currículo actualizado, con formación, experiencia profesional, proyectos principales, tecnologías utilizadas y responsabilidades ejercidas.
• Portafolio con ejemplos concretos de trabajos anteriores. En software, pueden ser GitHub, aplicaciones, sistemas, APIs, interfaces o proyectos demostrables. En ingeniería, pueden ser modelos, simulaciones, informes, análisis, publicaciones o trabajos técnicos que puedan divulgarse. Los proyectos confidenciales pueden presentarse de forma anonimizada.
• Vídeo de presentación de hasta 5 minutos, que muestre brevemente un proyecto o portafolio, el problema resuelto, su participación, las tecnologías utilizadas, el flujo de trabajo, las herramientas cotidianas, el uso de Inteligencia Artificial y cómo valida los resultados producidos con apoyo de IA.