QA FullStack, Senior

Автотесты: Playwright, Selenium, Jenkins, PyTest, Docker, Git, Gitlab Работа с БД: SQL, MongoDB, Dbeaver Снифферы: Charles, Fidler Тестирование API: Rest, Soap, Postman, Swagger Тестирование Web: Dev Tools, Perfect pixel, Figma Тестирование мобильных устройств: Android studio, xCode, ADB Работа с очередью: Kafka, RabbitMQ Таск-трекеры: Jira, Битрикс, RedMine TMS: Qase, Test rail, Test IT Вики: Confluence, RedMine Логи: Kibana, Grafana

Имею разносторонний опыт во многих сферах, который позволяет быстро адаптироваться и вникать в специфику работу; Внимательный к деталям, аккуратный, дотошный, умею работать в команде, пытливый ум, настойчивый, отличное чувство юмора; Спортивный разряд по шахматам (КМС);

Навыки приобретенные в процессе: SQL Kubernetes Jenkins Kafka Selenium Docker Python Git Gitlab

Антон — опытный QA FullStack-специалист, который обладает глубокими знаниями и навыками в области тестирования программного обеспечения. Он работал над проектами в сфере городских технологий и электронной коммерции, где занимался тестированием внутренних микросервисов электронного справочника городов, веб-сайта и мобильного приложения книжного магазина, а также системы индивидуального учёта бракованного товара для интернет-магазина электроники. Антон участвовал в разработке требований к системам, составлял планы и отчёты тестирования, проводил интеграционное тестирование микросервисов, груминг задач, анализ требований контрактов, ревью тест-кейсов. Он взаимодействовал с множеством команд заказчиков, обучал новых сотрудников и работал с командой по улучшению процессов тестирования. Опыт Антона на проектах составляет 4 года и 8 месяцев.

Full-stack разработчик с опытом более 3ех лет. Основной упор на React+Redux. Большой опыт с Tailwind Опыт поддержки и работы с NodeJS бэкендом и Postgresql Ответственное отношение к работе. Четкое выстраивание процессов разработки. Хорошие коммуникативные навыки и способность работать в команде. Высокая ответственность и внимательность к деталям.

Middle Data Scientist по работе с данными с опытом работы 3 года. Специалист по обработке данных, специализирующийся на разработке эффективных проектов, ориентированных на данные, и уделяющий особое внимание использованию передовых методов прогнозного моделирования, аналитики и рекомендательных систем. Я обладаю проверенным опытом в выявлении и решении бизнес-проблем с помощью стратегического применения Data Science. Кроме того, у меня есть практический опыт, охватывающий весь жизненный цикл работы с данными - от понимания проблем и разработки функциональных возможностей до внедрения моделей машинного обучения в производство. Для этого я использую различные инструменты, такие как Python, Pandas, пакеты визуализации данных, Scikit-learn, XGBoost, SHAP, Boruta для обработки данных, моделирования и оценки; FastAPI для серверной разработки, Docker и k8s для задач DevOps, облачные сервисы AWS и Azure.

Java-разработчик с опытом работы на проектах в сферах FinTech & Banking и Manufacturing. Участвовал в создании банковского мобильного приложения для клиентов банка, где занимался разработкой основных архитектурных решений, написанием кода, анализом и ревью кодовой базы. Разрабатывал сервисы на Spring Boot, внедрял механизмы аутентификации и авторизации, работал с Camunda BPM, оптимизировал работу Hibernate и запросов к базе данных. Также участвовал в проекте по контролю за оборотом и переработкой вторичного сырья. Занимался разработкой бэкенд решений, разделением монолитного решения на независимые сервисы, построением синхронных и асинхронных моделей взаимодействия сервисов restAPI, ArtemisMQ. Внедрял Hibernate, работал над оптимизацией работы с базой данных и обеспечением синхронизации данных в ней.

Алексей — опытный Data инженер с более чем шестилетним опытом работы в проектах RnD, E-commerce & Retail и EdTech. В портфолио Алексея есть несколько успешных проектов: Customer360, разработка программного обеспечения для бухгалтерского учёта для одного из крупнейших розничных продавцов товаров для дома, Apache Superset по визуализации данных для целей BI, внутренний проект, направленный на решение проблем повторного развёртывания групп DAG Airflow на учётных записях Kohls и IAS, IAS Python Upgrade, настройка и поддержка кластера Hadoop/Spark, разработка приложений на Hadoop/Spark для научных целей. Алексей участвовал в разработке и поддержке групп DAG Airflow для преобразования данных, включая сшивание данных; разработал и спроектировал Metadag Airflow DAG, которая автоматизирует и повышает уровень понимания процессов в команде C360; выполнил общую миграцию из локальных в облачные сервисы; получил большой опыт в разработке приложений Flask, выполнении миграций БД с использованием SQLAlchemy и Alembic; разработал внутреннюю систему контроля доступа для приложения Superset; разработал пакет Python3 airflow-redeploy, который упрощает процесс повторного развёртывания групп DAG через официальный REST API и плагин REST API.