Каталог специалистов

- QA-инженер с более чем 8-летним опытом в тестировании. - Тестирование фронтенда, бэкенда, API, web- и мобильных приложений, разработка тестовой документации. - Экспертный уровень владения навыками тест-анализа и тест-дизайна. - Автоматизация тестирования на Java: Selenide, JUnit 5, REST-assured, Allure. - Опыт организации процессов и управления тестированием, руководства командой тестирования, распределения нагрузки в команде, декомпозиции задач, планирования задач на спринт. Методологии: Agile, Scrum, Kanban, Waterfall Инструменты командной работы: JIRA, Confluence, YouTrack, Asana, Trello, ClickUp, Redmine, Quase, TestRail, GitHub, Figma Взаимодействовала с разработчиками, тестировщиками, аналитиками, менеджерами и владельцами продуктов. Внедряла и настраивала процессы тестирования. Имеет опыт руководства командой тестирования. Высокий уровень самоорганизации и ответственности. Большой опыт участия в процессах Scrum-команды (дейли, спринт-планинг, груминг, ретро, демо). Имеет высокую способность к самообучению и быстрому освоению новых методик, инструментов, технологий, подходов. Основной стек Функциональное, интеграционное, регрессионное, end2end тестирование, тестирование API, тестирование фронт и бэкенда, тестирование мобильных приложений, организация и управление тестированием, оценка тестирования, тест-анализ, тест-дизайн, разработка тестовой документации, составление отчетности о тестировании. Postman, Swagger, REST API, SOAP API, DevTools, СУБД (MySQL, PostgreSQL, MongoDB), SQL, HTML, Selenium, Jmeter, Charles, Figma, JIRA, Confluence, TestRail, Agile, Java, JUnut5, Selenide, RESTAssured, Allure, Maven/Gradle.

Евгений имеет 14 лет опыта разработки frontend и backend сложных информационных систем и wen-приложений.

Специалист с большим опытом администрирования и поддержки нагруженных облачных платформ, СХД, кибербезопасности, виртуальных машин, контейнеризации, докеризации, систем аналитики и мониторинга.

Языки программирования Python, C, C++, Java, JS, Julia, SQL, C#, Prolog Фреймворки, библиотеки TensorFlow 1/2, PyTorch, Pandas, Numpy, Sklearn, Spacy, Matplotlib/Seaborn, MATLAB, NLTK, RASA, OpenCV, CUDA, boto3, данные ГИС ML-экспертиза Обработка естественного языка: - NER, QA, Chatbots, Intents Matching, Text Classification, Sentiment Analysis, Emotion Detection, Text Abstraction, Text Generation, Clustering, Language Translation - Трансформаторы, BERT, RoBERTa, all-mpnet-base-v2, GPT-3, HDBSCAN, UMAP, RNNs, LSTMs, GRUs, LDA, Gaussians, LSH, K-means Компьютерное зрение - Классификация изображений, обнаружение объектов, сегментация изображений, распознавание таблиц, распознавание структуры таблиц, OCR, распознавание лиц, 3D реконструкция лиц, создание подписей к изображениям - Визуальные трансформаторы, DETR, TableFormer, ConvNets, YOLO3/4, YOLOX, Mask R-CNNs, Fast R-CNNs, Faster R-CNNs, ResNets, VGG, GANs Классические и другие ОД: - Анализ временных рядов, скоринговые модели, регрессии, предикторы, линейная регрессия, логистическая регрессия, SVM, деревья решений, градиентный бустинг (XGBoost, CatBoost), ансамбли, байесовцы, уменьшение размерности, PCA, PCE, t-SNE Контролируемое, полу контролируемое, неконтролируемое обучение и обучение с подкреплением Базы данных Postgres, DynamoDB, NEO4J, JanusGraph, SQLAlchemy Облачные сервисы AWS (SQS, SNS, SageMaker, Lambdas, EC2, S3, Textract, VPC, CloudTrail и т.д.), GСloud Разработка программного обеспечения Git, Docker, Podman, Linux, Bash, Ansible, Sentry, GitLab CI/CD, Conda, Jupyter, VS Code, Pycharm Другие инструменты/навыки Отлично

Опыт работы 11 лет В компании руководит разработкой – создает архитектуру и планирует работу команд. Также участвует в формировании команды, проводит менторинг, код-ревью. Основной упор в работе на то, чтобы код проекта был максимально чистым и легко поддерживаемым. Всегда старается применять самые современные методы для решения поставленных задач. Имеет большой опыт разработки на Java, но в последнее время предпочитает GoLang.