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/Ambiente (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.

📌 QA Manual (Malagueño)
🏢 Fligoo
📍 Malagueño