Quality Engineering Lead - Automation, DevOps & AI

Reclutador: Natalia Quesada

Posición: ABL Capgemini Quality Engineering Lead – Automation, DevOps & AI

Ubicación: Ciudad de México

Industria: Banca
Modalidad de trabajo: Presencial

Tus funciones:

Estrategia y Liderazgo de QA

• Definir y ejecutar la estrategia integral de QA (funcional, automatización, performance, seguridad, APIs e IA).
• Establecer modelos de madurez (TMMi, PTMM) y roadmap de evolución.
• Liderar equipos multidisciplinarios, internos y externos, con enfoque estratégico.

Automatización de Pruebas

• Diseñar e implementar frameworks de automatización escalables y mantenibles.
• Definir estrategias de automatización basadas en valor.
• Integrar pruebas automatizadas en pipelines CI/CD.
• Seleccionar herramientas y stacks tecnológicos adecuados.

Performance Testing & Engineering

• Definir estrategia de performance testing y engineering.
• Identificar cuellos de botella y riesgos de capacidad.
• Diseñar pruebas basadas en arquitecturas modernas (cloud, microservicios).
• Alinear performance con costos y SLAs del negocio.

Testing Funcional y Gestión de Calidad

• Diseñar estrategias de testing basadas en riesgo.
• Asegurar cobertura funcional alineada a criticidad de negocio.
• Definir métricas de calidad y reporting ejecutivo.
• Gestionar defectos, releases y calidad en entornos complejos.

Seguridad Informática

• Integrar pruebas de seguridad en el ciclo QA.
• Coordinar pruebas SAST, DAST, pentesting y vulnerability assessment.
• Asegurar cumplimiento de estándares y buenas prácticas.

Ingeniería de APIs

• Diseñar estrategias de testing de APIs (REST, SOAP, GraphQL).
• Implementar contract testing, mocking y virtualización.
• Validar integraciones en sistemas distribuidos.

IA y Automatización Inteligente

• Incorporar soluciones de IA en QA (generación de pruebas, self-healing, análisis de defectos).
• Explorar modelos de IA agentica para automatización avanzada.
• Identificar oportunidades de optimización mediante IA.

Gobierno, Métricas y Mejora Continua

• Definir KPIs y OKRs (defect leakage, test effectiveness, cycle time).
• Generar reportes ejecutivos para toma de decisiones.
• Implementar prácticas de mejora continua.

Conocimientos y experiencia necesaria:

Experiencia

• +5 años en QA / Testing.
• +5 años en liderazgo técnico, consultoría o roles estratégicos.
• Experiencia en sectores regulados (deseable: banca, seguros).
• Automatización
• Frameworks: Selenium, Cypress, Playwright, Appium.
• Lenguajes: Java, Python, JavaScript/TypeScript.
• BDD: Cucumber, SpecFlow.
• Performance
• Herramientas: LoadRunner, JMeter, Gatling, k6.
• Conceptos: stress testing, capacity planning, tuning.
• APIs
• Testing: Postman, RestAssured, Karate.
• Contract testing (Pact o similar).
• Arquitecturas de microservicios y event-driven.
• Seguridad
• OWASP Top 10.
• Herramientas SAST/DAST.
• Fundamentos de ciberseguridad en SDLC.
• DevOps
• CI/CD: Jenkins, GitHub Actions, Azure DevOps.
• Integración de pruebas en pipelines.
• Arquitectura
• Cloud: AWS, Azure o GCP.
• Microservicios.
• Contenedores (Docker, Kubernetes) – deseable.
• Conocimiento de herramientas de QA con IA.
• Fundamentos de modelos generativos.
• Experiencia en automatización inteligente (deseable).

Habilidades:

• Pensamiento analítico
• Comunicación efectiva
• Trabajo en equipo
• Resolución de problemas
• Toma de decisiones
• Trabajo bajo presión
• Orientación a resultados
• Atención al detalle
• Adaptabilidad

Tu carrera en Capgemini

• Al trabajar en un ambiente de equipo, nuestros consultores se enfocan en el análisis, diseño y desarrollo de soluciones basadas en tecnología para los clientes de Capgemini.
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