Brasil
WSA Americas
Meeru AI Inc
Ingeniero/a de Automatización QA Staff
RemotoBrasil
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Traducción automática. Consulta el original.
Sobre la oportunidad
Meeru AI está construyendo una plataforma nativa de IA que transforma la forma en que operan los equipos de finanzas y contabilidad. Nos conectamos a sistemas financieros empresariales — ERPs, CRMs, plataformas de facturación, HRIS — y aplicamos machine learning para convertir datos operativos fragmentados en inteligencia fundamentada y auditable para CFOs, controllers y líderes de FP&A.
Desplegamos según los términos del cliente — SaaS multi-tenant, SaaS single-tenant y on-premises — en AWS, Azure y GCP. Nuestros clientes son equipos financieros de Fortune 500 que requieren aislamiento de datos, auditabilidad y cumplimiento.
Requisitos mínimos
- Más de 8 años en QA y automatización de pruebas, incluyendo más de 3 años liderando personas. Has contratado, realizado revisiones de 1:1 y de desempeño, y has mentorizado a ingenieros de QA, no solo liderado un proyecto.
- Has construido frameworks de automatización desde cero. Has llevado un producto desde poca o ninguna automatización a un framework funcional en pruebas de API, UI y backend, y puedes explicar las decisiones de diseño.
- Sólida codificación en Python y JavaScript/TypeScript. Escribes código de prueba mantenible a diario en ambos: PyTest para el backend, TypeScript para el frontend.
- Profunda experiencia en pruebas de API. REST, GraphQL y WebSockets, utilizando herramientas como PyTest, Postman o REST Assured, incluyendo pruebas de contrato, negativas y de autenticación.
- Pruebas modernas de UI end-to-end. Playwright o Cypress contra aplicaciones React/Next.js, con suites fiables y de bajo índice de fallos que cubren recorridos críticos del usuario.
- Pruebas de Backend y de bases de datos. Pruebas de servicios Python/FastAPI y PostgreSQL (SQLAlchemy), con validación de datos basada en SQL y atención al rendimiento de la base de datos.
- Integración de CI/CD. Has integrado pruebas en GitHub Actions, Jenkins o GitLab CI, configurado puertas de calidad de despliegue y trabajado con entornos Docker/Kubernetes.
- Pruebas de rendimiento y carga. Has diseñado pruebas de carga, estrés y escalabilidad con herramientas como k6, Locust o JMeter, además de comprobaciones de front-end como Lighthouse.
- Pruebas de seguridad. SAST/DAST en el pipeline (ej. SonarQube, Snyk, OWASP ZAP, Burp Suite), y pruebas de autenticación, acceso basado en roles y cifrado de datos.
- Experiencia en SaaS multi-tenant. Has probado plataformas donde muchos clientes comparten infraestructura y sabes cómo demostrar que un tenant no puede ver los datos de otro.
- Pruebas impulsadas por el cumplimiento. Has dado soporte a requisitos SOC 2, GDPR o HIPAA con procesos de prueba y evidencia.
- Experiencia en la nube. Se prefiere AWS (EC2, ECS, EKS, Lambda); GCP o Azure también son bienvenidos.
- Liderazgo de calidad y procesos. Has definido estándares de QA, métricas y KPIs, procedimientos de lanzamiento y regresión, y runbooks, y reportas la calidad claramente a la dirección.
- Comunicación y colaboración claras. Trabajas estrechamente con Producto en los criterios de aceptación, con Ingeniería en la testeabilidad y con DevOps en los lanzamientos, explicando el riesgo a personas tanto técnicas como no técnicas, en un entorno Agile/Scrum.
Puntos a favor
- Pruebas de aplicaciones de IA/LLM. Has probado características de LLM o flujos de trabajo agentivos, puedes manejar salidas no deterministas, validar prompts y salidas de modelos, y comprobar sesgos y equidad. Familiaridad con LangChain/LangGraph es una ventaja.
- Experiencia en FinTech o servicios financieros. Experiencia donde la precisión, las pistas de auditoría y la fiabilidad en torno al dinero son importantes.
- Experiencia en startups. Te sientes cómodo construyendo desde cero en un entorno de ritmo rápido y ambiguo.
- Observabilidad y monitorización de producción. Datadog, CloudWatch, Prometheus o New Relic, incluyendo la monitorización del comportamiento de la IA en producción.
- Ingeniería del caos y pruebas de resiliencia.
- Herramientas de gestión de pruebas. TestRail, Zephyr o gestión de pruebas basada en Jira.
- Certificaciones. ISTQB Advanced (o similar), AWS Certified Developer o Solutions Architect.
- Participación comunitaria. Contribuciones open-source a frameworks de pruebas, redacción técnica o charlas en conferencias.
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