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Daniel L.

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Sr. QA & Test lead

Thank you for checking me out. I'm working as a Software QA Engineer with market experience of 7+ years with experience of functional manual testing, test case creation, testing planning, agile methodology planning, etc. I will help you by testing your websites, applications, and embedded applications. I will also deliver you a documented bug report of any issue found, and provide you evidence as well if it is needed in which I will explain the bugs and all about testing. I am willing to start working with you immediately. Please send me a message in chat, so we can discuss your project further.

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Expérience

Dextra Technologies a Deloitte business

avr. 2019 - Jusqu'à présent

- Analyze and plan the software testing outcomes, system-level evaluation, reports, verification and validation. - Feature and test plan analysis to determine the impact, risk, test cases, resources, and needs. - Follow up of the Roll-out, hot fixes, bug backlog, and new features to provide the proper way to test. Skills: Software QA · Project Management · Test Management · Leadership · QA Engineering · Test Cases · Test Case Generation

Anexinet

mai 2017 - avr. 2019 (1 an, 11 mois)

- Application validation & verification. - Functional Testing proficiency. - Analysis of requirements (SDD, Test plan, Walkthroughs). - Blackbox testing (Manual testing) - Test Cases creation and execution. - Services validation. - Finding, tracking and defect creation. - Document & report creation. - Document analysis. - Plan execution based on resources. - Agile & waterfall methodologies. Skills: Software Quality Assurance · QA Engineering · Test Cases · Test Case Generation

Éducation

Master of Computer Science

Universidad Autónoma de Guadalajara,

Mexico

2019 - 2021

(2 ans)

Qualifications

Universidad Autónoma de Guadalajara

2019

9.8/10

Publications

MODELO DE ALERTAS PARA ZONAS INSEGURAS EN LA ZONA METROPOLITANA DE GUADALAJARA

Daniel Lepe Rodriguez

The present investigation was carried out for the development of a supervised machine learning model to create a prediction of unsafe areas in Guadalajara, Mexico City. The design of this model is based on artificial neural networks, especially the multilayer perceptron to allow the processing of information from multiple data sets. 4 different MLP models were set up with a unique combination of creation functions, activation functions, and data training ...