Role overview
Published via Mainder
Ubicación: España
Modalidad: 100% Remoto
Experiencia: 4 años en adelante
En Rawson BPO buscamos un/a Test Engineer con experiencia sólida en Java, Python y testing de componentes, que quiera dar un paso más y especializarse en la creación y validación de programas de testing con IA. Si te apasiona la calidad del software, la automatización avanzada y el análisis de resultados para mejorar productos complejos, este rol es para ti.
Diseñar, desarrollar y mantener programas de testing basados en Inteligencia Artificial para validar componentes de software críticos.
Entender en profundidad los componentes a testear (desarrollados principalmente en Java y Python) para definir estrategias de prueba adecuadas.
Validar los programas de testing desarrollados, asegurando su correcta cobertura y funcionamiento.
Ejecutar los programas de testing (automatizados y/o asistidos por IA) en distintos entornos y versiones de los componentes.
Analizar y evaluar los resultados de las pruebas, identificando defectos, anomalías, patrones de fallo y oportunidades de mejora.
Colaborar estrechamente con equipos de desarrollo, arquitectura y DevOps para integrar las pruebas en el ciclo de vida del software.
Documentar los casos de prueba, resultados, evidencias y conclusiones, proponiendo mejoras continuas en los procesos de testing.
Contribuir a la optimización de frameworks y herramientas de test existentes, incorporando capacidades de IA cuando aporte valor.
Experiencia mínima de 4 años en roles de Testing / QA / Test Engineer.
Experiencia demostrable en desarrollo con Java (lectura, comprensión y modificación de código).
Experiencia demostrable en desarrollo con Python (lectura, comprensión y modificación de código).
Experiencia sólida en Testing de Componentes (unitario, integración, pruebas funcionales a nivel de módulo o servicio).
Capacidad para entender arquitecturas de software y descomponerlas en componentes testeables.
Conocimientos sólidos de metodologías de testing, diseño de casos de prueba y análisis de resultados.
Habilidad para analizar logs, métricas y evidencias de ejecución para identificar causas raíz de los defectos.
Capacidad de trabajo en equipo en entornos ágiles (Scrum, Kanban u otros).
Experiencia previa en automatización de pruebas (por ejemplo, JUnit, TestNG, PyTest, Selenium, etc.).
Conocimientos o experiencia en aplicación de IA o ML al ámbito del testing (test generation, anomaly detection, etc.).
Familiaridad con entornos cloud (AWS, Azure, GCP) y pipelines de CI/CD.
Experiencia en proyectos de banca, seguros o industria.
Conocimientos de contenedores y orquestación (Docker)