QA Lead

Arionkoder es una firma de consultoría en IA que ayuda a empresas a construir, integrar y poseer sistemas de inteligencia artificial que generen resultados de negocio reales. Combinamos Desarrollo de Producto, Inteligencia Artificial y Augmentación de Equipos para crear productos digitales y soluciones que generen impacto duradero, guiados por un enfoque centrado en las personas y el compromiso de impulsar los límites de lo que la tecnología puede lograr.

Buscamos un/a Quality Lead con experiencia liderando esfuerzos de calidad, no solo en su propio trabajo de pruebas, sino en el logro de los objetivos de calidad del equipo. Se trata de un rol de liderazgo práctico: seguirás siendo un/a ingeniero/a de calidad activo/a, cómodo/a diseñando escenarios de prueba manual y exploratoria, así como escribiendo y manteniendo suites automatizadas en CI, mientras defines la dirección de calidad, planificas el trabajo y creas las condiciones para que otros hagan su mejor trabajo.

El/la QA Lead es la referencia principal en calidad. Definís la estrategia de calidad para los productos bajo tu alcance, tomás o facilitás las decisiones clave de calidad, mantenés visibilidad sobre lo que todos están haciendo, detectás riesgos y bloqueos temprano, y asegurás que ningún riesgo significativo quede invisible. No necesitás ser el/la experto/a más profundo/a en cada herramienta o capa, pero sí entendés cómo encajan las piezas y asegurás que el trabajo del equipo siga una visión coherente de calidad.

Traés una mentalidad AI-first a tu práctica: usás herramientas de IA para acelerar el diseño de pruebas, la automatización, la clasificación de defectos y los informes, con el juicio necesario para saber cuándo confiar en la salida y cuándo no, y promovés este modo de trabajar en el equipo. También sos responsable de la calidad en funciones impulsadas por LLM (asistentes, RAG, agentes, etc.), donde el "aprobar/reprobar" es un juicio que debés operacionalizar mediante evaluaciones: conjuntos de datos curados, criterios calificados, líneas de base y umbrales de regresión.

Este no es un rol para alguien que espera a que los tickets se marquen como "listos para QA", ni para alguien que lidera solo desde una hoja de cálculo. Necesitamos un/a líder que desafíe requisitos ambiguos, haga preguntas incómodas temprano, entrena a otros para hacer lo mismo, y trate la confianza en producción como un entregable del equipo —medido en menos sorpresas en producción, liberaciones más rápidas y una cultura de calidad más fuerte en los equipos con los que trabajás.

Responsabilidades clave

• Liderazgo y responsabilidad del equipo:
• Ser responsable de que el equipo logre sus objetivos de calidad, brindando dirección y fomentando la propiedad, no haciendo todo vos mismo/a.
• Mantener visibilidad sobre lo que cada miembro del equipo está haciendo, cómo lo está abordando y dónde necesita apoyo.
• Identificar bloqueos, riesgos y desviaciones temprano, y ajustar el plan de calidad cuando cambien las circunstancias.
• Planificar y distribuir el trabajo de calidad en el equipo: alcance, secuencia, propiedad y estimaciones realistas de esfuerzo.
• Asegurar que las decisiones de calidad se tomen al nivel correcto, con las personas adecuadas; delegar cuando sea posible y resolver conflictos cuando el equipo no llegue a un consenso.
• Crear un entorno donde los miembros del equipo participen en decisiones, desafíen ideas, asuman responsabilidades y desarrollen autonomía.
• Evaluar a los miembros del equipo según las expectativas de su rol y senioridad; brindar retroalimentación accionable y oportunidades de crecimiento significativas.
• Mejorar las prácticas, herramientas, procesos y formas de trabajar del equipo, transformando la experiencia y el feedback en cambios prácticos.

• Estrategia y dirección de calidad:
• Establecer y comunicar una visión coherente de calidad para los productos bajo tu alcance; asegurar que las decisiones e implementaciones individuales encajen entre sí.
• Definir estrategias de prueba basadas en riesgos del producto, objetivos de liberación e impacto comercial —no listas genéricas.
• Influenciar la calidad desde las etapas tempranas revisando requisitos y diseños para detectar ambigüedades, casos límite y problemas de testabilidad.
• Identificar riesgos no funcionales (rendimiento, seguridad, accesibilidad, integridad de datos) y asegurar que se aborden o se escalen con dueños y planes de mitigación claros.
• Definir y mantener los estándares de calidad del equipo: definición de hecho, higiene de bugs, expectativas de cobertura, documentación.

• QA manual y prueba exploratoria:
• Liderar y ejecutar sesiones estructuradas de prueba exploratoria guiadas por riesgos y personajes de usuario.
• Cubrir lo que la automatización aún no puede: flujos complejos, verificaciones visuales, pruebas iniciales de nuevas funcionalidades, integraciones con terceros.
• Documentar hallazgos claramente: pasos reproducibles, entorno, esperado vs. real, severidad, impacto —y exigir al equipo el mismo estándar.
• Actuar como defensor/a del usuario durante la validación previa a la liberación.

• Diseño y documentación de casos de prueba:
• Diseñar y revisar casos de prueba que cubran caminos felices, casos límite, escenarios negativos, transiciones de rol/estado, integraciones y riesgos no funcionales relevantes.
• Mantener trazabilidad con requisitos, criterios de aceptación y riesgos del producto.
• Construir y mantener pruebas de humo, suites de regresión y checklists de liberación como activos vivos y de propiedad del equipo.

• QA automatizado:
• Guiar el enfoque de automatización: marco, capas, estructura, datos de prueba, informes —y contribuir activamente.
• Decidir qué automatizar basado en estabilidad, ROI y riesgo —y qué no; hacer explícita esta lógica para que el equipo la aplique.
• Mantener el control de la inestabilidad (flakiness) como métrica de nivel de equipo, no como una molestia individual.
• Revisar el trabajo de automatización de otros y elevar el estándar mediante revisiones y pairing.

• Gestión de defectos e informes de calidad:
• Ser responsable de la clasificación y priorización de defectos en todo el equipo; mantener la higiene limpia (título, severidad, reproducibilidad, entorno, enlaces).
• Producir informes concisos de calidad de liberación: qué se probó, qué no, riesgos conocidos, recomendaciones.
• Comunicar el estado de calidad, trade-offs, progreso y riesgos claramente a stakeholders técnicos y no técnicos.
• Detectar tendencias y convertirlas en mejoras accionables.

• Preparación para liberación y puertas de calidad:
• Ser responsable de la validación de liberación: humo, regresión, verificación de entornos, criterios de aprobación.
• Definir y hacer cumplir puertas de calidad para staging, UAT y producción.
• Coordinar con DevOps en hotfixes, rollback y monitoreo post-lanzamiento.
• Tomar decisiones confiables de "ir/no ir" respaldadas por evidencia, y defenderlas.

• QA asistido por IA:
• Usar herramientas de IA diariamente para acelerar la generación de casos de prueba, cartas de prueba exploratoria, automatización, clasificación de defectos e informes.
• Aplicar juicio a cada salida asistida por IA: tratar a la IA como un multiplicador de fuerza, no como un atajo.
• Establecer cómo el equipo usa IA en su trabajo de calidad: qué se acelera y qué siempre se revisa manualmente.

Requisitos obligatorios

• 7+ años de experiencia profesional en Ingeniería de Calidad / QA en productos de software modernos, con profundidad demostrable en pruebas manuales y automatizadas (no una aplicada sobre la otra).
• 2+ años liderando esfuerzos de calidad o un equipo —responsable de los objetivos de calidad de un producto o equipo, planificando y distribuyendo el trabajo, desbloqueando a otros y siendo la referencia de calidad a la que escalan.
• 5+ años diseñando casos de prueba, planes y estrategias de prueba para sistemas no triviales —cubriendo caminos felices, casos límite, escenarios negativos, integraciones y riesgos no funcionales.
• 4+ años construyendo y manteniendo suites automatizadas en entornos CI de producción, con decisiones prácticas sobre marcos y propiedad de la estabilidad, confiabilidad e informes.
• Experiencia sólida con al menos una herramienta moderna de automatización de UI (Playwright, Cypress, Selenium, Appium o equivalente) y al menos un enfoque de prueba de API (Postman, clientes REST o frameworks automatizados como RestAssured, Supertest, Pytest+requests, o similares).
• Conocimiento práctico de herramientas de gestión de casos de prueba (Qase, TestRail, Xray, Zephyr o similares) y de seguimiento de bugs (Jira, Linear, Asana o similares).
• Fluidez en CI/CD: cómodo/a integrando pruebas automatizadas en pipelines usando GitHub Actions, GitLab CI, Jenkins o similares; entendés puertas de calidad, paralelización e informes.
• Proficiencia en scripting/programación en al menos uno de: JavaScript/TypeScript, Python, Java o equivalente —suficiente para escribir, depurar y refactorizar código de automatización sin depender de ingenieros.
• Comprensión sólida de los fundamentos de pruebas de software: pruebas basadas en riesgos, partición de equivalencia, análisis de límites, técnicas de prueba exploratoria, estrategia de regresión.
• Mentalidad fuerte de preparación para liberación: capacidad de definir puertas de calidad, ejecutar validación de liberación y tomar decisiones confiables de "ir/no ir" respaldadas por evidencia.
• Planificación y estimación: capacidad de aclarar alcance, validar supuestos, identificar incertidumbres y producir planes y estimaciones realistas de calidad con el equipo.
• Coaching y retroalimentación: capacidad de evaluar el trabajo de otros contra las expectativas del rol y dar retroalimentación directa y accionable.
• Comunicación con stakeholders: capacidad de explicar claramente el estado de calidad, riesgos y trade-offs a audiencias técnicas y no técnicas, incluyendo clientes.
• Excelente inglés escrito y hablado; cómodo/a trabajando en equipos remotos y distribuidos.
• Juicio senior: capacidad de operar de forma autónoma, desafiar requisitos ambiguos, priorizar por riesgo y asumir resultados sin micromanagement.
• Estilo de trabajo AI-first: uso diario y práctico de herramientas de IA (Claude, Cursor o similares) para acelerar el diseño de pruebas, automatización, depuración y documentación, con el juicio necesario para saber cuándo confiar en la salida y cuándo no.

Preferido

• Experiencia construyendo o escalando una función de QA: contratación, onboarding, definición de expectativas de carrera o creación de una práctica de QA desde cero.
• Experiencia contribuyendo o construyendo un playbook de QA o estándares de calidad a nivel organizacional.
• Experiencia liderando calidad en un contexto cliente-facing o de consultoría, donde el estado y los trade-offs de calidad deben defenderse ante stakeholders externos.
• Experiencia en pruebas de rendimiento y carga (k6, Locust, JMeter o similares) y capacidad de diseñar escenarios de carga realistas.
• Conocimiento de pruebas de seguridad: OWASP Top 10, patrones de inyección, casos límite de autenticación/autorización.
• SQL para validación de datos; comodidad leyendo logs y trazas para depurar fallos más allá de la capa de UI.
• Familiaridad con herramientas de observabilidad (Datadog, New Relic, Grafana, Sentry o similares) para ciclos de retroalimentación de calidad en producción.
• Experiencia trabajando con integraciones empresariales (GitHub, Jira, Slack, Confluence) y validando comportamiento de contratos entre sistemas.

Perks

• Tarifa mensual en USD
• 20 días hábiles de licencia pagada por año + 6 feriados locales
• Tiempo de licencia para cuidadores