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