Overview
AI Quality Engineer Jobs in Lima, Peru at Credicorp Capital
Title: AI Quality Engineer
Company: Credicorp Capital
Location: Lima, Peru
Credicorp Capital te invita a Convertir Desafíos en Oportunidades y ser nuestro/a próximo/a AI Quality Engineer para el equipo de GEN AI & Innovación, en Lima, Perú.
Misión:
Asegurar la calidad integral (funcional, técnica, de seguridad y de comportamiento) de las soluciones de IA (GenAI/LLM, RAG, agentes y componentes ML) construidas por el Squad de IA, habilitando despliegues a producción con métricas de calidad medibles, riesgos controlados y trazabilidad suficiente para auditoría; reduciendo defectos post-producción y acelerando el time-to-production mediante prácticas de Shift-Left y automatización.
Funciones:
- Definir estrategia de QA – IA, criterios de salida (DoD), thresholds por criticidad (Tier) y suites mínimas; mantener baseline por solución
- Participar desde discovery/diseño; revisar historias y criterios de aceptación; diseñar test plans (happy path, borde y fallbacks) antes de construir.
- Construir “golden sets”; ejecutar pruebas de grounding/consistencia/alucinaciones; validar retrieval y evidencias
- Ejecutar prompt injection/jailbreak, data leakage y misuse de herramientas; validar guardrails y permisos definidos con Arquitectura y Riesgos.
- Mantener automatización de APIs, E2E y regresión de prompts/RAG; integrar en CI/CD y versionado.
- Registrar/priorizar defectos; análisis causa raíz con el squad; proponer mejoras a prompts/KB/retrieval/flujos.
- Definir métricas (éxito, fallback, escalamiento, latencia); revisar logs/telemetría; alertar degradaciones y activar fixes.
- Documentar planes/resultados/evidencias/versiones (prompts/datasets/config); repositorio de artefactos y sign-offs.
- Utilizar herramientas de IA generativa para asistir en la creación de test plans, generación de casos de prueba, análisis de resultados y revisión de código.
- Validar pipelines RAG verificando calidad de retrieval, relevancia de documentos y trazabilidad de evidencias utilizadas por el modelo.
Requisitos:
- Profesional universitario de las carreras de Ing. de Sistemas, Computación, Informática o afines
- Deseable contar con formación o certificación en QA (ISTQB Foundation o equivalente) y cursos aplicados a Testing de
- IA/GenAI (evaluación de LLMs, RAG o agentes).
- Deseable contar con los fundamentos de ML/GenAI (métricas de evaluación, embeddings/retrieval) y nociones de seguridad y
- privacidad en entornos regulados (DLP, clasificación de datos).
Experiencia:
- Experiencia mínima de 4 años como QA (funcional y automatizado) en productos digitales; ideal corporativo/regulado.
- Experiencia mínima de 2/3 años automatizando APIs y/o E2E; integración en CI/CD.
- Deseable: experiencia validando chatbots/agentes/IA (RAG/LLM/ML) o squads de datos/IA.
Idiomas:
- Manejo de Inglés intermedio (lectura/escritura técnica)
- Manejo deseable de ingles intermedio-avanzado.
Software:
- Experiencia con Git (GitHub/GitLab)
- Experiencia con CI/CD: GitHub Actions, Jenkins o equivalente
- Experiencia con Testing: API (Postman/Karate u otros), UI (Playwright/Selenium u otros), gestión de pruebas (Jira/Xray u otro)
- Experiencia con SQL; observabilidad (Grafana/Kibana o similar)
- Deseable experiencia con Python
Otros conocimientos y habilidades:
- GenAI/LLMs: prompting, guardrails, limitaciones, riesgos (prompt injection, leakage)
- RAG: embeddings, retrieval, grounding/evidencia, control de accesos a fuentes
- Seguridad app: OWASP Top 10 + nociones de threat modeling (coordinado con Arq Seguridad)
- Evidencia y trazabilidad para auditoría/regulación
- Evaluación de modelos LLM
- Arquitecturas RAG
- Riesgos de IA (prompt injection, data leakage, hallucinations)
Este anuncio se encuentra abierto para personas con discapacidad.
