Diseñar y desplegar modelos de IA/ML para automatizar escenarios de prueba complejos, incluyendo generación de datos sintéticos, creación automatizada de casos de prueba y análisis inteligente de defectos.
Integrar herramientas de automatización con IA en los pipelines.
Monitorear el rendimiento de los modelos de IA en producción, asegurando que mantengan su precisión y escalándolos a diferentes programas.
Usar IA para validar el código conforme se escribe, en lugar de esperar a una compilación completa.
Requirements
Ingeniería en Software, Sistemas Computacionales, Inteligencia Artificial o campo relacionado
Dominio avanzado de Python (el estándar de la industria para IA/Automatización).
Experiencia con frameworks como TensorFlow, PyTorch o Scikit-learn.
Familiaridad con frameworks de pruebas como PyTest, Selenium o Appium, y control de versiones mediante GitHub/GitLab.
Capacidad para manejar grandes conjuntos de datos, realizar limpieza de datos e implementar procesos ETL para entrenar modelos de IA.
Conocimiento de plataformas en la nube (Azure, AWS o GCP) y herramientas de CI/CD (Jenkins, Tekton o GitHub Actions).
3 a 5 años de experiencia en automatización de software o desarrollo de IA, con historial comprobado de mejora de la eficiencia de procesos.