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Analista de Requerimientos con enfoque en IA
OBJETIVO DEL ROL Levantar, analizar y documentar los requerimientos funcionales y no funcionales de los proyectos de software, integrando el uso de herramientas de IA para acelerar el proceso de análisis, generación de historias de usuario y validación de requisitos, asegurando que las soluciones sean precisas, completas y alineadas a los objetivos del cliente. RESPONSABILIDADES PRINCIPALES • Realizar entrevistas, talleres y sesiones de levantamiento de requerimientos con usuarios y stakeholders • Documentar requerimientos funcionales, no funcionales, reglas de negocio y criterios de aceptación • Generar y refinar historias de usuario, casos de uso y flujos de procesos con apoyo de IA • Gestionar el backlog de producto en coordinación con el Product Owner y el equipo ágil • Validar que los requerimientos sean consistentes, completos y trazables • Identificar y documentar oportunidades de integración de componentes de IA en los requerimientos • Coordinar las sesiones de revisión y aprobación de requerimientos con el cliente • Mantener la trazabilidad de requerimientos a lo largo del ciclo de vida del proyecto ACTIVIDADES DEL DÍA A DÍA • Facilitar talleres de elicitación (entrevistas, encuestas, observación directa) • Usar herramientas de IA (ChatGPT, Claude, Copilot) para generar borradores de historias de usuario • Crear diagramas de flujo, wireframes conceptuales y mapas de usuario • Mantener y priorizar el product backlog en Jira / Azure DevOps • Redactar documentos de especificación de requerimientos de software (SRS) • Participar en ceremonias ágiles como refinamiento de backlog y sprint planning • Analizar datos existentes del cliente para identificar patrones y requerimientos implícitos con IA HABILIDADES BLANDAS ✓ Escucha activa ✓ Comunicación clara y precisa ✓ Pensamiento analítico ✓ Atención al detalle ✓ Facilitación de grupos ✓ Proactividad ✓ Gestión de stakeholders ✓ Síntesis y abstracción HABILIDADES DURAS Y HERRAMIENTAS ✓ Técnicas de elicitación de requerimientos (entrevistas, talleres, prototipos) ✓ Herramientas: Jira, Confluence, Azure DevOps, Notion ✓ Escritura de historias de usuario (formato INVEST, Gherkin/BDD) ✓ Modelado de procesos: BPMN, UML, diagramas de flujo ✓ Herramientas de IA para análisis de requerimientos (Claude, ChatGPT, Copilot) ✓ Prototipado rápido: Figma, Balsamiq, Miro ✓ SQL básico para análisis de datos ✓ Frameworks ágiles: Scrum, Kanban CONOCIMIENTOS ESPECIALIZADOS EN IA • Requerimientos específicos para sistemas con componentes de IA y ML (inputs, outputs, niveles de confianza) • Consideraciones de privacidad, sesgo y explicabilidad en sistemas basados en IA • Domain Driven Design (DDD) y Event Storming como técnicas de análisis • Pruebas de aceptación y definición de criterios de éxito para sistemas inteligentes • Técnicas de análisis de impacto para cambios en requerimientos de sistemas IA • APIs y capacidades de principales plataformas de IA para identificar factibilidad técnica
QA Engineer con enfoque en Calidad de Sistemas IA
OBJETIVO DEL ROL Garantizar la calidad integral de los sistemas de software desarrollados por Hunika, con énfasis en la validación de componentes de Inteligencia Artificial, asegurando que los modelos, flujos de IA y la aplicación completa cumplan con los estándares de funcionalidad, seguridad, rendimiento, confiabilidad y comportamiento esperado. RESPONSABILIDADES PRINCIPALES • Diseñar y ejecutar estrategias de prueba para sistemas con componentes de IA integrados • Desarrollar casos de prueba funcionales, de regresión, de rendimiento y de seguridad • Validar el comportamiento y salidas de modelos de IA (precisión, coherencia, sesgo) • Implementar y mantener frameworks de automatización de pruebas • Usar herramientas de IA para acelerar la generación y ejecución de casos de prueba • Reportar y gestionar defectos asegurando su resolución oportuna • Definir criterios de aceptación para características con componentes de IA • Participar en revisiones de arquitectura desde la perspectiva de calidad (shift-left testing) ACTIVIDADES DEL DÍA A DÍA • Crear planes y estrategias de prueba para cada proyecto incluyendo pruebas de IA • Diseñar pruebas para validar outputs de LLMs (relevancia, coherencia, factualidad, seguridad) • Desarrollar scripts de automatización con Selenium, Cypress, Playwright o Pytest • Ejecutar pruebas de carga y rendimiento en sistemas con APIs de IA • Usar IA para generación asistida de casos de prueba (Copilot, herramientas especializadas) • Participar en sesiones de revisión de requerimientos y diseño para identificar riesgos de calidad • Elaborar reportes de calidad con métricas de cobertura y estado de defectos HABILIDADES BLANDAS ✓ Atención al detalle ✓ Pensamiento crítico ✓ Comunicación de hallazgos ✓ Proactividad y prevención ✓ Colaboración con desarrolladores ✓ Curiosidad investigativa ✓ Gestión de prioridades ✓ Objetividad e imparcialidad HABILIDADES DURAS Y HERRAMIENTAS ✓ Automatización de pruebas: Selenium, Cypress, Playwright, Pytest ✓ Pruebas de APIs: Postman, REST Assured, K6 ✓ Evaluación de modelos de IA: métricas (BLEU, ROUGE, precisión, recall, F1) ✓ Herramientas de prueba de LLMs: LangSmith, PromptFlow, Evals de OpenAI ✓ Pruebas de rendimiento: JMeter, Locust, K6 ✓ CI/CD y pruebas en pipelines (GitHub Actions, Azure DevOps) ✓ SQL para validación de datos ✓ Gestión de defectos: Jira, TestRail, Azure Test Plans CONOCIMIENTOS ESPECIALIZADOS EN IA • Fundamentos de Machine Learning para entender y evaluar comportamiento de modelos • Técnicas de prueba específicas para sistemas de IA: adversarial testing, red teaming, evaluación de sesgos • Seguridad en sistemas de IA: prompt injection, jailbreaking, data poisoning • Pruebas de privacidad y cumplimiento regulatorio en sistemas con datos sensibles • Principios de observabilidad y monitoreo de sistemas de IA en producción Estrategias de prueba para sistemas no-deterministas (outputs
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