Сергей Ч. QA FullStack, Middle+

Развиваюсь в направлении QA, люблю проходить различные курсы в т. ч. на Stepik'e, изучать ЯП, а также обучать профессии будущих QA

Опытный тестировщик программного обеспечения с навыками тестирования мобильных, веб и десктопных приложениях. В мобильной разработке использую Android Studio и умею выполнять сниффинг трафика. В веб-тестировании разбираюсь в клиент-серверной архитектуре и работаю с Chrome DevTools, а также знаком с авторизацией через JWT и OAuth 2.0. Мои навыки автоматизации включают использование JUnit, Rest Assured, Selenium и других библиотек. Я коммуникабелен, готов делиться опытом и менторить коллег. Стремлюсь к постоянному развитию и готов к новым вызовам в тестировании.

Дмитрий — опытный IT-специалист с более чем 9-летним опытом работы в сфере QA FullStack. Он обладает глубокими знаниями и навыками в области программирования, автоматизации тестирования, управления проектами и командами. Дмитрий работал над различными проектами в таких отраслях, как e-commerce & retail, blockchain, RnD, FinTech & Banking. На своих предыдущих местах работы он занимал должности Automation QA Lead, QA Lead и AQA, что свидетельствует о его лидерских качествах и способности эффективно управлять процессами тестирования и командами инженеров. В качестве Automation QA Lead Дмитрий улучшил процесс тестирования, сократил время вывода на рынок до 20%, создал дорожную карту и бэклог для QA, а также ввёл практику ретроспективы и груминга. В роли QA Lead он наладил процессы тестирования качества, создал команду тестирования из 5 человек, развил систему показателей качества и панель мониторинга времени. Опыт Дмитрия включает работу с такими инструментами, как Java, JUnit, OpenCV, Python, PostgreSQL, CH, Allure, Jest, Cypress/Jest, Jest/Enzyme, Cypress, Playwright, CodeceptJS, JavaScript, TypeScript, Selenium, SQL, Testing, Jenkins, Swagger, Confluence, Functional testing, Selenide, API, Kafka, Rest Assured, DevTools, Docker, Kibana, GitLab, REST API, CI/CD, Integration testing, JMeter, REST, HTML, CSS, Scrum, Test case, XML, MySQL.

Опыт в автоматизированном и ручном тестировании с 2013 года. Опыт разработки автотестов на нескольких проектах, большинство из которых писал с нуля. Опыт написания как для монолитных, так и для микросервисных архитектур, как для фронта, так и для бека. Опыт работы с различными БД и брокерами сообщений.

3 года опыта работы DevOps-специалистом Внедрение CI/CD и автоматизации везде, где можно и нельзя Создание, поддержка и развитие dev, stage, qa, prod инфраструктуры Опыт работы с Docker, k8s Опыт работы с Ansible и Terraform Сборка проектов на npm и maven Написание python и bash скриптов Настройка с нуля и последующие сбор и визуализация метрик с помощью Grafana, Prometheus Опыт работы с ELK-stack Внимателен к деталям, успешно работаю в команде

Артём — опытный специалист в области Data Science с опытом работы более двух лет. Он обладает глубокими знаниями и навыками в машинном обучении, анализе данных и разработке программного обеспечения. Артём работал над проектами в нефтегазовой отрасли и сфере финансовых технологий, где разрабатывал модели машинного обучения для прогнозирования компонентного состава жидкостей и создания системы рекомендаций на основе искусственного интеллекта. Он также участвовал в проекте по разработке алгоритмов машинного обучения и их интеграции в облачные сервисы. Артём хорошо разбирается в инструментах и технологиях, таких как Python, TensorFlow, PyTorch, PostgreSQL, Docker и GitHub. Его опыт и навыки делают его ценным специалистом для компаний, работающих в сфере Data Science и машинного обучения.

Основная специализация: бэкенд разработчик. Опыт: 3+ года Занимается разработкой веб приложений, графических десктопных приложений, БД. Есть опыт взаимодействия с заказчиками проектов. Участвует в обсуждении деталей реализации задач и различных архитектурных решений. Есть общие навыки HTML, CSS, JS, Bootstrap5. Есть опыт разработки на Blazor и React. Стек: C#, .NET, ASP.NET MVC, WebForms, WebAPI, MS T-SQL, EF Core, SSMS, PostrgreSQL, WPF, WinForms, XAML

- расширение своих познаний и навыков в области математики, компьютерных наук (computer science); - изучение, освоение и использование различных языков программирования (Java, C#, Python, Rust, Go, Common Lisp, Erlang, Haskell, JavaScript, PHP, Ruby, Pascal) и фреймворков; - учёт развития информационных технологий, особенно интересны системы распределённого реестра и искусственный интеллект; - развитие навыков, позволяющих эффективно работать в команде и совершенствовать программные продукты; - освоение современных методологий разработки, её организации и управления ею; - освоение управленческих навыков, методов построения команды и организации её работы, налаживание бизнес-процессов