CERTIFICACIÓN 14
Título del curso
Institución, conocimientos adquiridos y fecha.
QA Engineer con más de 6 años de experiencia en aseguramiento de calidad de software, especializado en testing funcional, APIs y validaciones backend. He trabajado en entornos ágiles, colaborando con equipos de desarrollo y producto para detectar errores en etapas tempranas y mejorar la calidad del software en producción. Mi enfoque combina mejora continua, eficiencia en los procesos de testing, reducción de defectos y orientación a resultados, con experiencia en automatización y una comunicación clara entre perfiles técnicos y de negocio.
Cursos y certificaciones que respaldan mi formación profesional en calidad de software.
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Institución, conocimientos adquiridos y fecha.
Formación orientada a integrar inteligencia artificial, automatización y agentes en el ciclo de calidad de software.
Uso de inteligencia artificial como apoyo para analizar requisitos, proponer escenarios y optimizar actividades de QA.
Generación y mejora de casos de prueba, criterios de aceptación, datos de prueba y escenarios positivos y negativos.
Conceptos y aplicaciones de agentes para asistir flujos de testing, ejecutar tareas y procesar resultados.
Integración de técnicas de IA en procesos automatizados para acelerar regresiones y reducir tareas repetitivas.
Apoyo en clasificación, documentación, priorización y comprensión del impacto de incidencias.
Validación de resultados generados por IA, supervisión humana, privacidad y buenas prácticas de implementación.
Formación enfocada en comprender los riesgos, comportamientos y estrategias de validación específicas de los sistemas basados en inteligencia artificial.
Comprensión de componentes, datos, modelos y diferencias entre el testing tradicional y la validación de soluciones de IA.
Evaluación de integridad, representatividad, consistencia y trazabilidad de los datos utilizados por el sistema.
Identificación de posibles sesgos, resultados desiguales y riesgos que puedan afectar a distintos grupos de usuarios.
Validación del comportamiento ante entradas inesperadas, datos extremos, errores y escenarios adversos.
Revisión de la capacidad del sistema para ofrecer resultados comprensibles, justificables y auditables.
Seguimiento de métricas, degradación del modelo, cambios en los datos y calidad del sistema después de su publicación.
Formación práctica sobre el uso de ChatGPT para optimizar tareas, mejorar procesos y apoyar distintos roles del sector tecnológico.
Introducción a la inteligencia artificial, funcionamiento general de ChatGPT y manejo de su interfaz.
Técnicas, estructuras y trucos para formular instrucciones claras y obtener respuestas más precisas y útiles.
Optimización de emails, informes, traducciones, presentaciones, resúmenes y otras tareas diarias.
Definición de épicas, riesgos, historias de usuario y criterios de aceptación durante el desarrollo de aplicaciones.
Implementación de historias, depuración, pruebas unitarias, resolución de dudas técnicas y desarrollo de aplicaciones.
Planes de prueba, diseño de casos, NFRs, APIs, automatización con Cypress, reportes de bugs y consultas SQL.
Apoyo en migraciones de servidores, troubleshooting, diagnóstico de incidencias y documentación técnica.
Uso de ChatGPT para mejorar el perfil profesional, preparar candidaturas y afrontar procesos de selección.
Material descargable con una colección de 550 prompts validados para distintos contextos y necesidades.
Formación práctica para planificar, diseñar, ejecutar y analizar pruebas dentro del ecosistema Jira–XRay.
Introducción a la integración entre Jira y XRay, sus componentes y su aplicación en la gestión de calidad.
Planificación, diseño, ejecución, seguimiento y elaboración de reportes de pruebas dentro de XRay.
Análisis de las decisiones necesarias antes de implementar XRay y adaptación de la herramienta al proyecto.
Creación y administración de planes, casos, pasos de prueba, ejecuciones, evidencias y defectos.
Gherkin, pruebas modulares, combinatorias y parametrizadas, tableros, reportes, trazabilidad y cobertura.
Formación práctica para gestionar proyectos ágiles de principio a fin mediante Scrum y las herramientas de planificación de Jira.
Configuración y gestión de un proyecto Scrum utilizando tableros, backlog, historias, tareas y flujos de trabajo.
Desarrollo de un caso práctico para gestionar un proyecto completo desde su inicio hasta la entrega.
Preparación del backlog, selección de trabajo, estimación y planificación correcta de un sprint en Jira.
Creación y distribución de tareas para que el equipo cumpla el objetivo y los acuerdos definidos durante la planificación.
Comprensión de cómo generar valor para el cliente en cada sprint mediante incrementos verificables y aprendizaje continuo.
Formación orientada a comprender las bases de datos relacionales y aplicar consultas SQL en actividades de aseguramiento de calidad.
Comprensión de tablas, registros, claves, relaciones e integridad de la información.
Uso de las consultas y sentencias SQL más importantes y frecuentes dentro de proyectos de software.
Configuración y utilización de un motor para crear, consultar y administrar información de prueba.
Validación de datos, preparación de escenarios, comprobación de persistencia y apoyo al análisis de defectos.
Formación práctica para diseñar, ejecutar y automatizar pruebas de APIs REST con Postman e integrarlas en procesos de entrega continua.
Instalación y manejo de las funciones principales de Postman mediante ejemplos de APIs del mundo real.
Interpretación de especificaciones de una API REST documentadas con Swagger para definir escenarios de prueba.
Administración de solicitudes mediante workspaces, colecciones, carpetas y entornos reutilizables.
Creación y validación de requests GET, POST, PUT y DELETE con ejemplos prácticos y sencillos.
Configuración de autenticación básica, API keys y tokens para probar endpoints protegidos.
Automatización de validaciones de APIs sin requerir conocimientos avanzados de programación.
Ejecución de suites con Collection Runner, Postman Monitors y Newman.
Integración de pruebas Newman en pipelines de Jenkins y Azure DevOps.
Formación orientada a evaluar productos digitales fáciles de utilizar, inclusivos y alineados con estándares internacionales de accesibilidad.
Definición, diferencias y principales objetivos de cada tipo de evaluación dentro del proceso de calidad.
Selección y aplicación de métodos de usabilidad según el contexto, los objetivos y los recursos disponibles en el proyecto.
Uso de herramientas como aXe, WAVE, Colour Contrast Analyser y Pa11y para detectar barreras de accesibilidad.
Reconocimiento y evaluación de sus principios, pautas y criterios de conformidad aplicables a productos digitales.
Reporte claro de incidencias y elaboración de informes de resultados para evaluaciones de usabilidad y accesibilidad.
Formación práctica para desarrollar un framework de automatización web con Python, Selenium WebDriver y PyTest.
Escritura de código Python orientado a crear pruebas automatizadas claras, mantenibles y reutilizables.
Instalación y configuración de las herramientas necesarias para ejecutar y mantener pruebas web.
Diseño y creación de una arquitectura de automatización preparada para crecer con el proyecto.
Configuración y operación de PyTest para organizar casos, ejecutar suites y generar resultados.
Automatización de interacciones y validaciones sobre aplicaciones web utilizando Selenium WebDriver.
Integración del framework con herramientas colaborativas como Slack para comunicar resultados de ejecución.
Formación basada en el temario CTFL 4.0 para consolidar fundamentos, técnicas y prácticas profesionales de testing.
Preparación de conceptos y terminología fundamentales incluidos en la certificación ISTQB Foundation Level.
Comprensión de las actividades, objetivos, productos de trabajo y roles presentes durante el proceso de testing.
Análisis de modelos de desarrollo y de la integración de las pruebas en cada fase del ciclo de vida del software.
Diseño adecuado de casos de prueba a partir de requisitos, riesgos, criterios de aceptación y objetivos de calidad.
Aplicación de técnicas formales y especializadas para mejorar cobertura, trazabilidad y detección de defectos.
Conceptos de gestión de equipos de prueba y fortalecimiento de competencias para avanzar en la carrera de QA.
Formación integral sobre testing manual, automatización, APIs, herramientas actuales y desarrollo profesional en QA.
Importancia del software testing y responsabilidades actuales del profesional de QA en proyectos ágiles.
Fundamentos, roles y eventos de Scrum, junto con planes, casos y pruebas exploratorias mediante ejemplos prácticos.
Reporte de bugs en Jira y comprensión de su ciclo de vida utilizando escenarios reales.
Uso de Azure DevOps, Jira, TestRail, BrowserStack, Visual Studio Code y Git en un flujo de testing moderno.
Automatización con programación mediante Node.js y Cypress, desarrollada a través de ejemplos en vivo.
Diseño y automatización de pruebas de APIs utilizando Postman.
Aplicación de inteligencia artificial para apoyar la productividad, el análisis y la creación de pruebas.
Preparación del CV y LinkedIn, freelancing, crowdtesting, orientación laboral y panorama salarial en QA.
Formación avanzada para liderar procesos de calidad, coordinar herramientas modernas e incorporar automatización e inteligencia artificial.
Importancia del testing, evolución del rol y responsabilidades del líder de pruebas en proyectos ágiles.
Fundamentos, roles y eventos de Scrum aplicados a la coordinación del trabajo de calidad.
Planes, diseño de casos y pruebas exploratorias con ejemplos prácticos y enfoque basado en riesgos.
Reporte efectivo de bugs y comprensión de su ciclo de vida para facilitar análisis, seguimiento y resolución.
Uso de Azure DevOps, Jira, TestRail, BrowserStack, Visual Studio Code y Git en procesos modernos de QA.
Automatización programada con Node.js y Cypress a través de ejercicios y demostraciones prácticas.
Diseño, ejecución y automatización de pruebas de servicios mediante Postman.
Uso de herramientas de inteligencia artificial para aumentar productividad, cobertura y capacidad de análisis.
CV, LinkedIn, freelancing, crowdtesting y orientación para crecer profesionalmente dentro del área de QA.
Programa orientado a fortalecer la presentación profesional, la búsqueda laboral y las competencias necesarias para desenvolverse en procesos de selección.
Definición de una propuesta de valor clara y alineada con oportunidades del sector tecnológico.
Organización de experiencia, habilidades y logros para facilitar la lectura por parte de reclutadores.
Optimización del perfil profesional y comunicación coherente de conocimientos, proyectos y objetivos laborales.
Preparación para entrevistas, presentación de fortalezas y comunicación efectiva de experiencias profesionales.
Planificación de la búsqueda laboral, identificación de oportunidades y seguimiento organizado de postulaciones.
Finalización satisfactoria del programa y cumplimiento de los requisitos académicos establecidos por CoderHouse.
Consulta mi experiencia, formación y herramientas de QA en el currículum completo.
Descargar CVCaso de estudio para mostrar el proceso completo de aseguramiento de calidad de una tienda online, desde el análisis de requisitos hasta el reporte y seguimiento de defectos.
Validar los flujos críticos de registro, inicio de sesión, búsqueda, carrito y compra.
Diseño de casos de prueba, ejecución, documentación de evidencias y reporte de incidencias.
Web responsive, validación de API, comprobación de datos y pruebas exploratorias.
Este espacio se completará con tus métricas, defectos encontrados y mejoras aportadas.
Caso de estudio editable para documentar la validación funcional y automatizada de servicios API, incluyendo respuestas, datos, errores y ejecución de pruebas de regresión.
Comprobar endpoints, códigos de estado, tiempos de respuesta y reglas de negocio.
Diseño de escenarios positivos y negativos, creación de colecciones y validación de respuestas.
Autenticación, consultas, creación, actualización, eliminación y manejo de errores.
Aquí añadiremos tus métricas reales, incidencias detectadas y evidencias de ejecución.
Caso de estudio editable para presentar el diseño de un framework de pruebas end-to-end mantenible, escalable y preparado para ejecutar regresiones automatizadas en distintos navegadores.
Automatizar flujos críticos y construir una base reutilizable para futuras pruebas.
Page Objects, datos de prueba, configuración por ambientes, utilidades y reportes.
Pruebas end-to-end, regresión, ejecución cross-browser y validaciones visuales.
Aquí añadiremos tus escenarios automatizados, métricas, reportes y mejoras logradas.
Caso de estudio editable para documentar la validación de servicios backend, reglas de negocio e integridad de datos mediante pruebas de API y consultas a base de datos.
Verificar que los datos procesados por el backend sean correctos, consistentes y seguros.
Validación de endpoints, consultas SQL, reglas de negocio y comparación entre API y base de datos.
Integridad, persistencia, relaciones, errores, permisos y consistencia de la información.
Aquí añadiremos tus consultas, evidencias, defectos encontrados y resultados reales.
Puedes contactarme a través de cualquiera de estos canales.
