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Automation Tester IA

PARIS, 75
il y a 21 heures
  • Diseñar, desarrollar y mantener frameworks de automatización de pruebas.
  • Crear y ejecutar pruebas funcionales, de integración, regresión, API y end-to-end.
  • Automatizar pruebas para aplicaciones web, móviles y soluciones empresariales.
  • Integrar pruebas automatizadas dentro de pipelines CI/CD.
  • Monitorear y mejorar la cobertura de pruebas automatizadas.
  • Validar modelos de Machine Learning y soluciones de IA Generativa.
  • Diseñar casos de prueba para evaluar precisión, consistencia y relevancia de respuestas generadas por IA.
  • Ejecutar pruebas de prompts y regresión de prompts.
  • Identificar y documentar alucinaciones, sesgos, respuestas inconsistentes y comportamientos inesperados.
  • Validar soluciones basadas en LLMs, RAG (Retrieval Augmented Generation), agentes inteligentes y chatbots.
  • Evaluar la calidad de datos utilizados para entrenamiento e inferencia.
  • Apoyar en la validación de modelos antes de su liberación a producción.
  • Elaborar planes de prueba, casos de prueba y reportes de ejecución.
  • Gestionar defectos durante todo el ciclo de vida del desarrollo.
  • Participar en revisiones de requerimientos y diseño funcional.
  • Colaborar con equipos de desarrollo, científicos de datos, MLOps, Product Owners y analistas de negocio.
  • Garantizar el cumplimiento de estándares y mejores prácticas de calidad.
  • Ejecutar pruebas de rendimiento sobre aplicaciones y APIs.
  • Validar tiempos de respuesta, escalabilidad y estabilidad de soluciones basadas en IA.
  • Colaborar en actividades de pruebas de seguridad y vulnerabilidades.

Conocimientos y experiencia necesaria:

  • Experiencia mínimo 2 años con IA
  • Más de 3 años de experiencia en pruebas de software y automatización.
  • Mínimo 2 años participando en proyectos de Inteligencia Artificial, Machine Learning o IA Generativa.
  • Experiencia trabajando bajo metodologías ágiles (Scrum, Kanban).
  • Devops y Control de Versiones: Azure DevOps, GitHub Actions, Jenkins, Git
  • Comprensión del ciclo de vida de Machine Learning.
  • Experiencia validando: Modelos de Machine Learning, LLMs (Large Language Models), Chatbots, Copilots, Soluciones RAG, IA Generativa, Agentes de IA
  • Metricas de Evaluación de IA: Exactitud (Accuracy), Precisión (Precision), Recall, F1 Score, Relevancia de respuestas, Detección de alucinaciones, Evaluación de consistencia de respuestas
  • Inglés Avanzado Conversacional

Trabajo bajo presión, calidad en el trabajo y orientado a resultados

Tu carrera en Capgemini

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