Tester Lead +IA

Tester Lead con conocimientos en Inteligencia Artificial para liderar la estrategia, planeación y ejecución de pruebas de software, asegurando la calidad de las soluciones tecnológicas mediante prácticas de testing funcional, automatizado y apoyado por herramientas de IA.

El perfil será responsable de coordinar equipos QA, definir planes de prueba, gestionar defectos, dar seguimiento en herramientas como Jira y promover el uso de IA generativa, automatización inteligente y análisis predictivo para optimizar la generación de casos de prueba, detección de errores, análisis de evidencias y mejora continua del proceso de calidad.

Responsabilidades generales

• Liderar la estrategia de pruebas funcionales, regresión, integración, end-to-end y automatizadas.
• Coordinar al equipo de testers, asignando actividades, prioridades y seguimiento de avances.
• Definir planes de prueba, escenarios, casos de prueba, criterios de aceptación y matriz de trazabilidad.
• Gestionar defectos, incidencias, riesgos y avances mediante herramientas como Jira .
• Supervisar la ejecución de pruebas automatizadas y validar la calidad de los scripts.
• Impulsar el uso de Inteligencia Artificial para acelerar actividades de QA, como generación de casos de prueba, análisis de defectos, documentación de evidencias y priorización de escenarios.
• Participar en la definición de buenas prácticas de testing, calidad y mejora continua.
• Coordinar pruebas con equipos de desarrollo, producto, negocio, UX/UI, arquitectura y operaciones.
• Elaborar reportes ejecutivos de avance, cobertura, defectos, riesgos y estado general de calidad.
• Asegurar la correcta documentación de resultados, evidencias y lecciones aprendidas.
• Identificar oportunidades para automatizar procesos QA y reducir tiempos de validación.

Conocimientos de IA aplicados al rol

• Uso de IA para generación y optimización de casos de prueba.
• Análisis automatizado de defectos y logs.
• Apoyo en documentación de evidencias y reportes QA.
• Identificación de patrones recurrentes de errores.
• Priorización de pruebas con base en riesgo, criticidad o impacto.
• Automatización de tareas repetitivas dentro del ciclo de pruebas.
• Uso de copilotos o asistentes de IA para acelerar actividades técnicas y funcionales.

Esquema de trabajo híbrido en CDMX