Каталог ИТ-специалистов

QA инженер с опытом работы в области мануального и автоматизированного тестирования в различных проектах, в том числе в качестве единственного QA. В работе проявляет самостоятельность, внимание к деталям, проактивность, навыки эффективной коммуникации.

Более 12 лет опыта в тестировании

Jira, Git, Postman, Playwright, pyTest, Telerik Test Studio, PyCharm, Chrome DevTools

В процессе изучения Java, для дальнейшего развития в QA Automation engineer

6 лет в анализе, колоссальный опыт работы с финансовыми продуктами, страхованием, кредитованием, ипотеками и т.д.. Опыт выстраивания процессов анализа в отделе/компании, подбора и развития команды, взаимодействия с бизнесом и ТОП-менеджментом.

Олег — опытный QA FullStack специалист с пятилетним опытом работы на проектах в сфере EdTech, FinTech & Banking и Marketing, Advertising & Design. Он обладает навыками работы с инструментами и технологиями, такими как Allure, Bash, CI/CD, CSSjs, Cypress, DevTools, DHTML, Docker, Figma, Git, GitLab, Grafana, Jenkins, Kafka, Kibana, Linux, Microsoft, MySQL, Playwright, PostgreSQL, REST API, SQL, Swagger, TCP/IP, TestRail, Java, JavaScript, TypeScript, Azure, API, Postman, UI, Jira, а также навыками функционального, интеграционного и регрессионного тестирования. Олег работал над проектами CodeXTeam, DINS, UGOL и AISA, где выполнял обязанности QA Engineer. Он занимался созданием тест-планов, протоколов тестирования, ПМИ, ПСИ, тест-кейсов на основе функциональных требований и технических спецификаций, тестированием бэкенда и фронтенда сервисов, анализом результатов тестов, ручным тестированием web-приложений, разработкой и поддержкой автотестов, работой с БД и тестовым фреймворком.

Отрасли: data science, machine learning, web, android

Опыт работы на всех этапах жизненного цикла разработки программного обеспечения, включающий в себя: работа с базами данных PostgreSQL, ClickHouse, GreenPlum; исследовательский анализ данных с использованием Pandas, Numpy, Seaborn; построение ML-моделей для дополнения отсутствующих данных; проектирование и разработка ETL-процессов с использованием Apache Airflow, SQL, Python, Spark; инструменты скрейпинга BeautifulSoup, Selenium; работа с экосистемой Hadoop - HDFS, YARN, Spark, HBase, Hive, Pig; создание информационных дашбордов с помощью Tableau, Redash, Superset; back-end разработка с помощью Python, Django, DjangoRestFramework. Дополнительная информация: Курсы: Karpov.Courses (01/2021 – 07/2021) Аналитик данных Karpov.Courses (11/2021 – 12/2021) Симулятор аналитика Karpov.Courses (03/2022 – 09/2022) Инженер данных Тренинг-центр ISSoft (06/2022 – 09/2022) «Школа Big Data»

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)

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.

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 как разработчик с навыками Oracle PL/SQL, знаниями концепций хранилищ данных, а также анализа, манипулирования и визуализации данных. Oracle (11g) включая: логический и физический дизайн базы данных настройка производительности, индексация, распараллеливание, подсказки, статистика PL/SQL, хранимые процедуры, функции; Разработка на Python, включая: Исследовательский анализ данных с использованием Pandas, Numpy, Scipy; Визуализация данных с использованием Matplotlib, Seaborn. Работа с данными, включая: Предварительная обработка данных: работа с выбросами и недостающими данными; Создание информационных панелей с помощью Tableau, Power BI и DataLens.

Аналитик данных с 10+ летним опытом анализа биологических и медицинских данных, и с 2-летним опытом анализа всех данных проекта (google analytics, база данных, ежедневная статистика, модели и прогнозы, статистическая обработка и машинное обучение). - Качественный анализ данных и разработка алгоритмов для повышения производительности. - Комплексная работа с базами данных, использование новых решений для управления информацией. - Прогнозирование и активная работа с другими отделами по добытым данным. - Python3, SQL, Jupiter, Dataspell, Bash, Pandas, Numpy, Scipy, Sklearn и т.д. - Информатика, интеллектуальные устройства, веб-аналитика, анализ данных.