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AI QA Technical Architect

Empresa confidencial · QA / Testing · Colombia y México · publicado hace 1 semana

Remoto · Colombia y México1 vacanteInglés avanzado

Buscamos un AI QA Technical Architect apasionado por diseñar estrategias de calidad para soluciones empresariales con IA, con experiencia sólida en testing de ETL, Snowflake y Python, y foco en pruebas de punta a punta en programas de varias fases.

La posición es remota desde Colombia o México, con inglés B2 o más.

Qué vas a hacer

  • Definir la estrategia de QA con IA para las pruebas de punta a punta de un programa de entrega en varias fases.
  • Traducir riesgos de arquitectura, datos, modelos y negocio en controles de calidad medibles y planes de prueba.
  • Diseñar frameworks de validación automatizada en Python para pipelines ETL, productos de datos en Snowflake, APIs y componentes de IA.
  • Asegurar la cobertura de pruebas de calidad de datos, linaje, conciliación, salidas de modelos, integraciones y requerimientos no funcionales.
  • Guiar a QA, ingenieros de datos, arquitectos y equipos de producto en testeabilidad y estándares de quality engineering.
  • Definir ambientes, datos de prueba, observabilidad, triage de defectos y quality gates de release.
  • Evaluar resultados de automatización, señales de producción y patrones de falla para mejorar la estrategia en cada fase.
  • Comunicar decisiones de arquitectura, riesgos, dependencias y estado de calidad a interlocutores técnicos y del cliente.
  • Acompañar prototipos y aceleradores reutilizables cuando una decisión de arquitectura necesita validarse.

Qué buscamos

  • Arquitecto técnico o referente en arquitectura de QA y estrategia de pruebas empresarial.
  • Experiencia sólida en pruebas de punta a punta en soluciones con mucho volumen de datos e integraciones.
  • Testing de ETL avanzado: validación origen-destino, conciliación, transformaciones y calidad de datos.
  • Snowflake sólido: validación con SQL, esquemas, warehouses, rendimiento, seguridad y pipelines de datos.
  • Python práctico para automatización de pruebas, validación de datos, diseño de frameworks y utilidades reutilizables.
  • Experiencia probando soluciones de IA o machine learning: calidad de las salidas, confiabilidad, trazabilidad y controles responsables.
  • Capacidad de liderar la arquitectura de calidad en varias fases, equipos, ambientes e hitos de release.
  • Comunicación clara con clientes y documentación de arquitectura.
  • Inglés B2 o más.
  • Suma si tenés
  • dbt, Airflow, PySpark, Great Expectations, pytest o quality gates en CI/CD.
  • Certificaciones de testing, Snowflake, nube o data engineering (ninguna es obligatoria).
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