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El QA debe garantizar la calidad del proyecto de Reforma donde debe crear script de automatización para la validación de la consistencia de datos, migración de datos, validar las reglas de negocios y generar el reporte de los resultados obtenidos para que sea mostrando al producto owner para su aprobación y pase a producción y mantener habilidades blandas para mantener una comunicación fluida con el equipo. El QA (Quality Assurance) debe tener habilidades técnicas y blandas necesarias para asegurar la calidad de un producto o software. Las habilidades como equipo de QA que estamos buscando son: 1. Conocimiento de pruebas de software: Comprender los diferentes tipos de pruebas, como pruebas unitarias, de integración, de sistema, de aceptación y de regresión. Aplicando las buenas prácticas de ISTQB (International Software Testing Qualifications Board). 2. Lenguaje de Programación: Conocimientos de lenguajes de programación como Python para poder automatizar 3. Pruebas Manuales: Habilidad para realizar pruebas manuales exhaustivas y diseñar casos de pruebas detallados. Capacidad para identificar posibles fallos o áreas de mejora en el sistema. 4. Herramientas de gestión de pruebas: Familiaridad con herramientas como Jira, zephyr para la gestión de pruebas y seguimientos de defectos. 5. Conocimientos de metodología ágiles: Familiaridad con Scrum, Kanban o metodologías ágiles que son comunes en los equipos de desarrollo de software 6. Pruebas de Rendimiento: Conocimiento y/o experiencia en herramientas como jmeter, K6, loadImpact para realizar pruebas de carga y rendimiento. 7. Conocimiento de bases de datos: Capacidad para escribir consultas SQL verificar la integridad de los datos en bases de datos durante las pruebas. Capacidad para analizar y detectar inconsistencias o anomalías en los datos. Validación de la precisión y relevancia de métricas clave del negocio. 8. Frameworks de automatización (Behave, selenium, pytest) 9. Integración de reportes 10. Buenas prácticas de testing y automatización sobre todo en la parte de analítica de datos 11. CI/CD (Integración continua para automatizar la ejecución de pruebas) 12. Manejo de APIs y automatización de servicios web 13. BDD y Gerkin (cómo escribir y estructurar escenarios de pruebas) 14. Revisión de Código: Conocimiento y proactividad para configurar y ejecutar la herramienta de SonarQube / SonarCloud para asegurar la calidad del software. 9. Comunicación efectiva: Habilidad para documentar y comunicar claramente los defectos, realizar informes de pruebas y colaborar con otros equipos (desarrolladores, gerentes, etc). 10. Atención al detalle: Capacidad para identificar pequeños defectos que podrían pasar desapercibidos en un análisis superficial. 11. Pensamiento Crítico y resolución de problemas: Capacidad para analizar problemas, identificar causas raíces y proponer soluciones efectivas. 12. Cloud y BigQuery Familiaridad con plataformas como AWS, Azure, GCP 13.- Capacidad para solucionar con Inteligencia Artificial

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