About this role
Sobre Fligoo
En Fligoo, diseñamos e implementamos soluciones avanzadas de Inteligencia Artificial y software para grandes organizaciones que operan a escala. Combinamos productos propios de IA — principalmente enfocados en analítica predictiva y modelado de comportamiento— con servicios de desarrollo de IA y software para ayudar a las empresas a construir aplicaciones más inteligentes, mejorar la toma de decisiones y acelerar lainnovación.
Trabajamos con compañías líderes como Broadridge, BASF, Red Bull y YPF, entre otras.
Video de 2 minutos sobre una de nuestras soluciones para el sector de Wealth Management: https://vimeo.com/906708649
Sobre la posición
Ubicación: Córdoba Capital, Argentina. Tipo de Contrato: Jornada completa - Híbrido
Resumen del rol
Buscamos un/a QA Manual para asegurar la calidad funcional y la integridad de datos de una solución IoT industrial desplegada sobre AWS, orientada al monitoreo de producción, cálculo de OEE (Overall Equipment Effectiveness) y seguimiento de KPIs de planta. El rol trabajará de forma cercana con Producto, Desarrollo, Data/Analytics y Operaciones para validar flujos end-to-end (dispositivos/edge → nube → APIs/UI → reportes), garantizando que los cálculos y métricas sean confiables, auditables y consistentes.
Responsabilidades
• Definir estrategia de pr
• uebas manuales para funcionalidades IoT/Industrial (captura de señales, eventos, estados de máquina, paradas, scrap, throughput, etc.).
• Diseñar y ejecutar casos de prueba (funcionales, integración, regresión, smoke, exploratorias) para UI web/móvil, APIs y pipelines de datos.
• Validar cálculos de OEE (Disponibilidad, Rendimiento, Calidad) y KPIs (p.ej., tasa de producción, MTBF/MTTR, tiempos de parada, scrap, yield) contra reglas de negocio y escenarios reales.
• Realizar pruebas end-to-end considerando conectividad intermitente, reintentos, buffers, reenvío de telemetría y sincronización (típico en edge/gateways).
• Ejecutar pruebas de APIs (Postman) y verificación de datos en bases/tablas (Aurora Postgresnecesito JD para una posicion de frontend con angular para trabajar en aws para una solucion de IOT que que manejar OEE y KPIS de planta, con version descargable/SQL, Timestream, DynamoDB u otras según arquitectura).
• Definir y mantener suites de regresión, checklist de releases y criterios de aceptación (DoR/DoD) con historias de usuario.
• Registrar, priorizar y dar seguimiento a defectos (Jira), incluyendo evidencia, pasos de reproducción y análisis inicial.
• Colaborar en la definición de datos de prueba y ambientes (dev/qa/stage/prod), asegurando trazabilidad de cambios.
• Monitorear logs/telemetría durante pruebas (CloudWatch, trazas, dashboards) para identificar fallas en integraciones.
• Aportar mejoras de calidad: estandarización de test cases, plantillas, métricas de QA y recomendaciones de automatización futura.
Requisitos (excluyentes)
• Experiencia comprobable (2+ años sugerido) como QA Manual en productos digitales (web/API).
• Sólidos fundamentos de testing: técnicas de diseño de casos, manejo de defectos, priorización por riesgo, ciclo de vida de pruebas.
• Experiencia validando APIs REST/JSON (Postman) y comprensión de HTTP (códigos, headers, auth).
• Conocimientos de consultas básicas/intermedias (SQL) y validación de datos.
• Capacidad para entender y validar reglas de negocio y cálculos (especialmente métricas tipo OEE/KPIs).
• Documentación clara y comunicación efectiva con equipos cross-funcionales.
• Inglés técnico (lectura/escritura) para documentación y tickets.
Deseables (nice to have)
• Experiencia previa en entornos industriales/Manufactura: MES, SCADA, PLCs; conceptos de paradas planificadas/no planificadas, scrap, ciclos, turnos.
• Protocolos y conceptos IoT: MQTT, OPC-UA, Modbus, edge gateways; pruebas con conectividad limitada.
• Conocimiento de servicios AWS relacionados (nivel usuario): IoT Core/Greengrass, Lambda, S3, DynamoDB, Timestream, Kinesis, API Gateway, Cognito, CloudWatch.
• Experiencia con herramientas de gestión: Jira/Azure DevOps, Confluence, TestRail/Xray.
• Conocimientos básicos de automatización o scripting (Python/JS) para apoyo en data setup o tests semiautomáticos.
Stack/Entorno (referencial)
• AWS: IoT Core / Greengrass (edge), Lambda, S3, DynamoDB/Timestream, Kinesis, API Gateway, Cognito, CloudWatch.
• Herramientas QA: Postman/Insomnia, TestRail o Xray, Jira/Azure DevOps, Confluence.
• Datos: SQL (Athena/Redshift u otros), validación de series temporales.
• Observabilidad: CloudWatch Logs/Metrics, dashboards y alarmas.