Analista Senior de Calidad Dallas, Texas

Analista Senior de Calidad

Tiempo completo • Dallas, Texas
Analista Senior de Calidad

Resumen del rol
Buscamos un Analista Senior de Calidad con experiencia para apoyar la iniciativa PISCES HUB. El candidato ideal tendrá una sólida experiencia probando plataformas nativas en la nube, orientadas a la configuración, basadas en eventos y procesamiento de datos.

Este puesto requiere experiencia práctica en automatización de pruebas basada en Python, servicios AWS, Kafka, validación de pipelines de datos, pruebas de API, pruebas de bases de datos, CI/CD, contenedorización, observabilidad e ingeniería de calidad en producción.

Experiencia

  • 7+ años de experiencia global en ingeniería de calidad de software o ingeniería de software.
  • 5+ años de experiencia práctica probando aplicaciones basadas en AWS, integraciones con Kafka y pipelines de datos.
  • Experiencia demostrada diseñando e implementando frameworks de pruebas automatizadas usando Python.
Responsabilidades clave

  • Desarrollar y ejecutar estrategias de prueba integrales para la plataforma PISCES HUB.
  • Diseñar y mantener marcos de automatización basados en Python para API, integración, pipeline de datos y pruebas de extremo a extremo.
  • Valida canalizaciones de datos basadas en AWS, flujos de trabajo orientados a eventos y componentes de aplicaciones distribuidas.
  • Prueba a los productores, consumidores, temas, particiones, esquemas, desplazamientos, intentos y escenarios de recuperación de fallos de Kafka.
  • Validar la precisión, completitud, consistencia, lógica de transformación, linaje y conciliación de los datos entre pipelines.
  • Soluciones basadas en la configuración de pruebas, incluyendo flujos de trabajo basados en metadatos, reglas de negocio dinámicas y marcos de integración configurables.
  • Validar configuraciones basadas en JSON, YAML y XML, incluyendo validación de esquemas, compatibilidad de versiones, manejo de errores y retrocompatibilidad.
  • Realizar pruebas funcionales, de integración, regresión, de sistema y negativas.
  • Valida APIs REST, servicios asíncronos, procesos por lotes e integraciones basadas en eventos.
  • Prueba las bases de datos SQL y NoSQL para asegurar la integridad de los datos, almacenamiento en configuración de reglas, versionado, auditabilidad y capacidades de rollback.
  • Integra suites de pruebas automatizadas con pipelines CI/CD y flujos de trabajo GitOps.
  • Cargas de trabajo contenedorizadas de prueba desplegadas usando Docker, Kubernetes, Amazon EKS y Amazon ECS.
  • Utiliza Dynatrace para monitorizar el comportamiento de las aplicaciones, analizar registros y rastros, identificar cuellos de botella de rendimiento y apoyar el análisis de la causa raíz.
  • Colaborar con desarrolladores, arquitectos, product owners, ingenieros DevOps e ingenieros de datos para definir criterios de aceptación y mejorar la calidad global del producto.
  • Rastrear los defectos mediante la resolución y proporcionar informes claros sobre el progreso de las pruebas, riesgos de calidad y preparación para el lanzamiento.
  • Utiliza Windsurf y otras herramientas de ingeniería asistidas por IA para acelerar la creación de casos de prueba, el desarrollo de automatización, la resolución de problemas y la documentación.
Habilidades técnicas requeridas
  • Fuerte dominio de Python, incluyendo el desarrollo de frameworks de automatización reutilizables y utilidades de prueba.
  • Experiencia práctica con herramientas de pruebas de Python como Pytest, unittest, requests o frameworks equivalentes.
  • Amplia experiencia probando canalizaciones de datos de AWS y aplicaciones nativas en la nube.
  • Conocimiento práctico de los siguientes servicios de AWS:
    • Amazon EKS
    • AWS Lambda
    • Amazon ECS
    • Amazon S3
    • Amazon RDS
    • Amazon DynamoDB
  • Amplia experiencia probando arquitecturas basadas en Apache Kafka y orientadas a eventos.
  • Experiencia probada que valida:
    • Canalizaciones y flujos de trabajo basados en metadatos
    • Motores dinámicos de reglas de negocio
    • Aplicaciones basadas en configuración
    • APIs configurables y marcos de integración de datos
  • Experiencia probando intérpretes de configuración basados en JSON, YAML y XML.
  • Sólidas habilidades en SQL y experiencia validando almacenes de datos relacionales y NoSQL.
  • Comprensión de los modelos de bases de datos utilizados para almacenar, versionar, auditar y recuperar configuraciones de reglas.
  • Experiencia con herramientas y frameworks de pruebas de API como Postman, REST Insured o Python Requests.
  • Un sólido conocimiento de las canalizaciones CI/CD, Git y las prácticas de GitOps.
  • Experiencia práctica con Docker, Kubernetes y pruebas de aplicaciones contenedorizadas.
  • Sólido conocimiento práctico de Dynatrace para monitorización, observabilidad, análisis de rendimiento y resolución de problemas.
  • Conocimientos prácticos de Windsurf u otras herramientas de desarrollo asistidas por IA.
Cualificaciones Preferidas
  • Experiencia probando plataformas de alto volumen, distribuidas y orientadas a eventos.
  • Experiencia en conciliación de datos, evolución de esquemas, pruebas de contratos de datos y validación de calidad de datos.
  • Familiaridad con la gestión de esquemas Kafka y los formatos de serialización como Avro, JSON o Protobuf.
  • Experiencia con herramientas de pruebas de rendimiento como JMeter, Locust o Gatling.
  • Familiaridad con infraestructura-como-código y herramientas de despliegue como Terraform, Helm o Argo CD.
  • Las certificaciones de AWS o pruebas de software son una ventaja.
Competencias clave

  • Grandes capacidades analíticas y de resolución de problemas.
  • Mentalidad de calidad antes que nada con gran atención al detalle.
  • Capacidad para comprender flujos de datos complejos y arquitecturas de sistemas distribuidos.
  • Habilidades sólidas de depuración y análisis de causas raíz.
  • Capacidad para trabajar de forma independiente y colaborar entre equipos de ingeniería.
  • Habilidades claras de comunicación escrita y verbal.
  • Capacidad para identificar riesgos de calidad y comunicar recomendaciones de preparación para el lanzamiento a las partes interesadas.
 




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