Buscamos un(a) líder que asegure la calidad, confiabilidad, seguridad y consistencia de nuestras soluciones de automatización basadas en Inteligencia Artificial Generativa y en las integraciones del modelo de atención (N0). Tu misión será liderar la transición desde pruebas de software tradicionales hacia estrategias de validación de modelos probabilísticos, garantizando que la IA y las herramientas de autogestión, respondiendo con precisión a las necesidades de los usuarios, mitigando riesgos de sesgo o alucinación en sus respuestas y facilitando una transición transparente y sin fricciones hacia los agentes humanos cuando sea necesario.

Frentes de acción:

- Diseño de estrategias de pruebas para IA Generativa
- Desarrollar metodologías y marcos de trabajo para evaluar la variabilidad, coherencia, tono y precisión de las respuestas generadas por los LLMs, más allá de los casos de prueba tradicionales.
- Pruebas de seguridad y resiliencia
- Diseñar y ejecutar pruebas de ataque, como inyección de prompts o intentos de manipulación de bots, para identificar vulnerabilidades y asegurar que las barreras de seguridad funcionen correctamente antes de salir a producción.
- Validación de criterios de aceptación dinámicos
- Apoyar al PO en la verificación de historias de usuario mediante controles dinámicos y alertas inteligentes, asegurando que el sistema anticipe y resuelva las necesidades del usuario antes de marcar un producto como entregado.
- Automatización de pruebas
- Implementar y mantener flujos de pruebas automatizadas tanto para los componentes de software tradicionales como para evaluar conjuntos de datos de validación (evaluación automatizada de prompts y respuestas).
- Pruebas de integración y omnicanalidad




- Validar con rigurosidad técnica que la transferencia o desborde desde el autoservicio (N0) hacia los gestores humanos del siguiente nivel ocurra de manera transparente, transfiriendo el contexto completo de la conversación sin fricciones para el usuario.
- Participación en el ciclo ágil y mejora continua
- Participar en activamente en las ceremonias de la célula (Sprint Planning, Daily, Review y Retrospective). Aportar una visión crítica en las retrospectivas para optimizar las dinámicas de desarrollo y co‑creación bajo un enfoque de prevención de defectos.

¿Qué buscamos?

- Competente universitario(a) en Ingeniería de Sistemas, Ingeniería de Software, Ingeniería Electrónica o carreras afines.
- Deseable: Certificaciones en ISTQB (International Software Testing Qualifications Board), certificaciones en automatización de pruebas (Selenium, Cypress, Playwright) o cursos especializados en testing/evaluación de modelos de Inteligencia Artificial.
- Experiencia de 1 a 3 años desempeñándose como Ingeniero(a) de QA en productos digitales, automatizando pruebas de software o participando en el control de calidad de canales conversacionales e integraciones basadas en IA. Experiencia general en áreas de tecnología, desarrollo de software o control de calidad de TI.

Conocimientos principal:

- Manejo de herramientas como Cypress, Selenium o Postman.
- Conocimiento de frameworks de evaluación de IA generativa como Ragas, LangSmith, TruLens o similares; para medir métricas de fidelidad, relevancia de respuesta y asertividad.
- Ingeniería de prompts avanzada, dominio de técnicas de estructuración de instrucciones para LLMs (OpenAI, Anthropic, LLAs, etc.), control de temperatura, top-p, y manejo de ventanas de contexto.
- Conocimiento sólido de Scrum o Kanban y de cómo el rol de QA se integra desde el día cero en el diseño de las historias de usuario.

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📌 Ingeniero(a) de Calidad de Software e IA (QA Engineer)
🏢 UNIV. DE LOS ANDES
📍 Bogotá