Каталог ИТ-специалистов

Александр — опытный QA FullStack-специалист с 12-летним опытом работы в сферах FinTech & Banking, Insurance, E-commerce & Retail и Media. Александр обладает широким набором навыков, включая тестирование, управление командой, работу с инструментами Allure, Cucumber, Java, Jenkins, OpenShift, PostgreSQL, unit-тестирование, CI/CD, GitLab, ревью, отчётность, постановку задач, GitLab CI, тестирование документации, C4, CouchDB, Docker, Selenium, Winium, JMeter, функциональное тестирование, unit, Web, 3D, Git, Gradle, Maven, SQL, TestNG, WebDriver, Yandex.Tank, Appium, а также разработку тестовых сценариев, работу с bug tracker, Apache, deptrac, Firebug, HP, K2, Load Testing, pixelperfect, QC, Redmine, Test case и др. На своих проектах Александр занимал роли руководителя направления автоматизированного тестирования, руководителя отдела тестирования и главного специалиста. Он успешно управлял командами, разрабатывал и поддерживал автотесты, выстраивал процессы взаимодействия тестировщиков с другими департаментами, решал задачи нагрузочного тестирования.

Отрасли: data science, machine learning, web, android

работал с чистым SQL на уровне продвинутых запросов (оконные функции, условные операторы выбора и т.д.); опыт работы с UNIX-системами на уровне простых операций; развитые коммуникативные навыки; опыт написание тестов для разработанного функционала; опыт рефакторинга кода; опыт проведения code review; участие в создании ETL процессов опыт сбора информации из Интернета путем парсинга применял как уже обученные модели машинного обучения/глубокого обучения, так и занимался их обучением самостоятельно опыт работы с большими данными в Hadoop и Spark и в составлении сложных SQL запросов в Apache Hive опыт работы с Apache Airflow опыт работы с Python для анализа данных (pandas, numpy, matplotlib, seaborn)

Git/Docker/Ubuntu PostgreSQL /MySQL AsyncIO/Redis/Rabbit/ Ray NumPy /Pandas/Scikit-Learn FastAPI/Selenium Sentry/Prometheus/Grafana behave (BDD)/pytest/allure Cosmic-Ray/mutpy Node.js/TypeScript/Angular

Опыт коммерческой разработки с 2020 года. Есть опыт в прикладном использовании и в разработке моделей машинного обучения и нейронных сетей. Работал над проектами в сфере автоматизации e-com, FinTech, гос. сектора, разрабатывал HR-сервис для IT-компании.

Разрабатываю модели, способные решать задачи классификации и регрессии. Моя основная цель - помочь решить проблемы в области прогнозирования, компьютерного зрения и анализа текстовой информации. Владею классическими и глубокими методами машинного обучения. Занимаюсь анализом данных и визуализацией результатов с помощью библиотек Pandas, Numpy, Matplotlib, Seaborn, Plotly. Строю модели глубокого обучения с помощью фреймворков Keras и PyTorch. Уверенно разрабатываю на Python. Есть опыт работы с Flask, SQLAlchemy, а также опыт написания юнит-тестов с помощью библиотек PyTest и UnitTest. Совершенствую свои навыки, читая профессиональную литературу и публикуя научные статьи и статьи на Хабре.

4 года опыта разработки Backend с использованием Python, Django, DRF Опыт тестирования веб приложений Опыт работы с Docker и docker-compose для развертывания web-приложений на сервере Ubuntu. Опыт реализации хранения файлов в s3 хранилище Опыт работы с отложенными задачами с использованием Celery Опыт работы с legacy кодом Понимание принципов ООП Опыт работы с PostgreSQL и умение писать сложные SQL запросы

Сбор и анализ требований по задачам для мобильной и web разработки (взаимодействие с клиентом, изучение макетов и спецификаций) Поиск оптимальных решений задачи Постановка задач дизайнерам и разработчикам Написание функциональных требований Проектирование API (документирование REST, описание методов, создание UML-диаграмм) Понимание микросервисной архитектуры и взаимодействия между сервисами Написание сценариев использования и пользовательских историй Создание проектной документации - сопровождение разработки Работа с технической документацией Опыт построения BPMN Создание диаграмм в нотации UML (диаграммы последовательностей, активности, состояний) Опыт работы с системами логгирования Опыт работы с большими объемами данных Развитые коммуникативные навыки Менторство нового аналитика

- опыт работы с Python для разработки, сбора данных, анализа данных, работы с (большими) данными, обработка данных, машинное обучение; - опыт написания тестов для разработанного функционала; - опыт рефакторинга кода; - опыт работы с git; - опыт работы с большими данными в экосистеме Hadoop (PySpark, Hive); - развитые коммуникативные навыки;

● Python (Pandas, NumPy, Scikit-learn, SciPy, Matplotlib) ● Базы данных: PostgreSQL, ClickHouse, Greenplum, Hadoop ● Инструменты разработки: Apache Airflow, Apache Hive, Docker ● Big Data: PySpark, PyTorch ● Управление версиями: Git, BitBucket ● Управление проектами и документацией: Jira, Confluence ● Django, QlikSense