Оставьте заявку, мы подберем для вас подходящего специалиста за 48 часов!
Премия рунета

Владимир Л. QA ручной, Senior

ID 12509
ВЛ
Владимир Л.
Мужчина, 32 года
Россия, Москва, UTC+3
Ставка
3,125 Р/час
НДС не облагается
Специалист доступен с 14 июня 2024 г.

Добавьте подходящих специалистов в список и оформите заявку для предварительного бронирования времени специалистов. После оформления заявки ваш персональный менеджер организует прохождение всех необходимых проверок с вами и каждым кандидатом из заявки. Специалист привлекается к проекту только после окончательного подтверждения его выхода с вашей стороны.

Подробнее
О специалисте
Специализация
QA ручной
Грейд
Senior
Навыки
Atlassian
Functional testing
Integration testing
Jira
Kibana
MySQL
Postman
Testing
Логирование
DevTools
IntelliJ IDEA
Java
Linux
REST API
Swagger
Регрессионное тестирование
SQL
Confluence
API testing
Camunda Modeler
Camunda
Charles Proxy
Application
Authorization
E2E testing
Elasticsearch
Grafana
RabbitMQ
Scrum
TeamCity
UI/UX тестирование
Zephyr
Тестирование требований
Allure
Maven
TestNG
YouTrack
Selenium
Jenkins
Azure DevOps
Charles
Автотесты на JavaScript
Базы данных
Смоук-тестирование
Тестирование документации
Отрасли
E-commerce & Retail
Telecom
Главное о специалисте
- Стрессоустойчивость. Сталкивался с разными жизненными ситуациями, когда важно сохранять спокойствие и действовать. Поэтому мне легко решать сложные и нестандартные задачи в сжатые сроки. - Коммуникабельность. Данное качество помогает мне при взаимодействии с командой, что в свою очередь приводит к более эффективному результату в работе
Проекты   (6 лет 3 месяца)
Ростелеком CRM система
Роль
QA ручной
Обязанности
Проект на микросервисной архитектуре и включает в себя более 120 микросервисов. Работаем по методологии разработки Scrum , релизы выходили раз 3-4 недели. В команде 4 тестировщика, 4 разработчиков, 4 бизнес аналитика В мои обязанности входит: - Тестирование API с помощью Postman - Разработка тест-плана - Оценка тестирования - Тестирование UI/UX - Тестирование требований - Составление тест кейсов, баг-репортов, отчетов о тестировании - Написание SQL запросов в MySQL - End-to-end тестирование с использованием инструмента Charles Proxy в качестве сниффера - Тестирование бизнес процессов на платформе Camunda, включая разработку схем тестирования с помощью Camunda Modeler - Тестирование правил RMA (Return Merchandise Authorization) перед миграцией на платформу Camunda Инструменты тестирования: - На UI использовал DevTools, работал со вкладками Elements, Console, Network и Application - В Postman работал с коллекциями и взаимодействовал с Postman Runner - База знаний хранилась в Confluence - Баг-трекинговая система Jira плагин Zephyr - Отслеживал очереди в Grafana (RabbitMq) - Анализировал суть багов с помощью логов в Kibana (Elasticsearch), CRAB - TeamCity для автоматизации процессов сборки, тестирования и развертывания программного обеспечения
Стек специалиста на проекте
RabbitMQ, MySQL, Elasticsearch, Jira, Confluence, SQL, Postman, Scrum, Kibana, TeamCity, Grafana, Camunda, Zephyr, Authorization, Camunda Modeler, API testing, Application, UI/UX тестирование, E2E testing, DevTools, Charles Proxy, Тестирование требований
Отрасль проекта
Telecom
Период работы
Март 2023 - По настоящее время  (1 год 4 месяца)
Корпоративные закупки
Роль
QA ручной
Обязанности
Проект был на микросервисной архитектуре и включал в себя более 80 микросервисов. Работали по методологии разработки Scrum , релизы выходили раз 2-3 недели. В команде было 4 тестировщика, 10 разработчиков, 6 бизнес аналитиков В мои обязанности входило: - Тестирование API с помощью Postman - Разработка тест-плана - Оценка тестирования - Тестирование UI/UX - Тестирование требований - Составление тест кейсов, баг-репортов, отчетов о тестировании - Написание SQL запросов в MySQL - End-to-end тестирование с использованием инструмента Charles Proxy в качестве сниффера - Написание автотестов на JAVA с использованием фреймворка TestNG, охватывающие масштабные фронтенд и бэкенд задачи с целью обеспечения их качества Инструменты тестирования: - На UI использовал DevTools, работал со вкладками Elements, Console, Network и Application - В Postman работал с коллекциями и взаимодействовал с Postman Runner - База знаний хранилась в Confluence - Баг-трекинговая система YouTrack - Отслеживал очереди в Grafana (RabbitMq) - Анализировал суть багов с помощью логов в Kibana (Elasticsearch) - Фреймворки TestNG для организации и запуска тестов - IntelliJ IDEA в сочетании с архитектурой Maven для разработки проектов - Allure как инструмент для создания отчетов о результатах тестирования - Selenium для автоматизации тестирования веб-приложений - Jenkins для автоматизации процессов сборки, тестирования и развертывания программного обеспечения - Инструмент для перехвата трафика Charles Proxy
Стек специалиста на проекте
RabbitMQ, MySQL, Elasticsearch, Confluence, SQL, Postman, Scrum, Kibana, Selenium, TestNG, Maven, Linux, IntelliJ IDEA, Jenkins, Grafana, Allure, YouTrack, API testing, UI/UX тестирование, E2E testing, DevTools, Charles Proxy
Отрасль проекта
E-commerce & Retail
Период работы
Декабрь 2019 - Январь 2023  (3 года 2 месяца)
Онлайн магазин Philips
Роль
QA ручной
Обязанности
Моими основными обязанностями было составление тест-кейсов, баг- репортов, проведение функционального тестирования, регресс, смоук тестирование, а также тестирование документации на проекте; - Помимо тестирования UI также занимался на проекте интеграционным тестированием, работал с коллекциями в Postman, писал небольшие автотесты на Javascript, имел опыт работы с Postman Runner; - Также периодически взаимодействовал с таким сниффером, как Charles Proxy, Fidler, с помощью которого отлавливал нужные мне запросы. Кроме того, анализировал суть багов с помощью логов в Kibana; - В качестве баг-трекинговой системы на проекте использовалась Jira. Также в Jira у нас была Kanban-доска, где я отслеживал статус своих юзер сторей; - В качестве БД был MySQL, при необходимости получения тестовых данных или анализа ошибки писал запросы. - Для хранения базы знаний и всей документации использовался Confluence; - Помимо вышеперечисленного, знаком с GITом, имею представления развертывания билдов в Azure Devops; - В моей команде было 2 тестировщика (Senior и Middle), 3 разработчика,проектный менеджер и два бизнес аналитика. Проект был с Service-based архитектурой
Стек специалиста на проекте
MySQL, Jira, Confluence, Postman, Kibana, Базы данных, Charles, Azure DevOps, Тестирование документации, Регрессионное тестирование, Автотесты на JavaScript, Смоук-тестирование
Отрасль проекта
E-commerce & Retail
Период работы
Февраль 2018 - Октябрь 2019  (1 год 9 месяцев)
Формат работы
Формат работы
Удаленно
Командировки
Не готов
Релокация
Не готов
Готов работать на зарубежных проектах
Нет
Дипломы и сертификаты
GeekBrains 2022 Тестирование ПО 2022 г.
Образование
Высшее
Учебное заведение
Московский автомобильно-дорожный государственный технический университет
Специальность
Организация перевозок и управление на транспорте
Завершение учебы
2014 г.

Похожие специалисты

BioTech, Pharma, Health care & Sports • E-commerce & Retail • FoodTech • LifeStyle • Logistics & Transport • Media
ЕЕ
Елена Е.
Москва
QA ручной
Senior
2,375 Р/час
Git
HTML
MySQL
Jira
SQL
Trello
Postman
Scrum
VMware
Kibana
+80

Профессионал в области тестирования программного обеспечения. Организовала процесс обучения и развивает отдел тестирования. Внимательна к деталям, настойчивая, коммуникабельна. Умеет задавать правильные вопросы менеджерам, разработчикам и решать спорные вопросы с командой. Лидер команды тестирования. Основные направления: - Организация процесса тестирования - Описание стратегий и планов тестирования - Описание и согласование документации, регламентирующие организацию работ по тестированию на проекте - Постановка задач команде тестирования, разработчикам, аналитикам - Анализ и доработка требований - Оптимизация процессов, внедрение необходимых инструментов - Подготовка документации и выполнение приемочных испытаний - Релиз-менеджмент - Составление тестовой документации (чек-листы, тест-кейсы) - Проведение функционального тестирования ПО - Тестирование API (ручное/автоматизация коллекций в постмане); - Тестирование web\mobile - Usability - тестирование

Подробнее

Недавно просмотренные специалисты

AI & Robotics • Manufacturing
ДК
Даниил К.
Минск
Data Scientist
Middle+
4,250 Р/час
TensorRT
NVidia
Gradio
OpenCV
langchain
Open AI
ecr
Synapse
TLS
AWS
+66

Специалист по данным / Инженер по Машинному Обучению с опытом работы 3 года. Специалист по данным с сильным математическим образованием и хорошими навыками программирования. Обладает универсальным набором навыков, охватывающим инженерию данных и анализ данных, с возможностью адаптации к динамичной рабочей среде. Специализируется на обработке естественного языка, компьютерном зрении и прогнозирующем моделировании в различных областях бизнеса. Имеет опыт работы на всех этапах обработки и анализа данных, от понимания бизнес проблем до внедрения моделей ML в эксплуатацию. Языки программирования: Python. Технологии программирования gradio. Data science Pandas, Numpy, Seaborn, Plotly. Машинное обучение Scikit-learn, XGBoost, BitsAndBytes. Глубокое обучение PyTorch, Tensorflow, Keras, OpenVINO, TensorRT, TensorBoard, NVIDIA NGC. Компьютерное зрение OpenCV, Torchvision. Обработка естественного языка Hugging Face, OpenAI API, Langchain, PEFT, Spacy, Gensim, NLTK, BERTopic. MLOps MLFlow. Инженерия данных Apache Spark, PySpark. Облачные технологии AWS(Sagemaker, S3, EKS, EC2, Bedrock, DynamoDB, Cloudwatch и т. д.), Azure(Virtual Machines, Spot VM, SQL, ML, Functions, Synapse, Analysis Services, Data Factory, Blob Storage, DevOps, etc). Базы данных Redis, MongoDB, PostgreSQL. DevOps Docker, Docker Compose, Kubernetes (k8s), Bash Scripting. Системы контроля версий Git, Github. Достижения Настройка инфраструктуры AWS Настроил инфраструктуру AWS для мониторинга и отслеживания моделей на этапе экспериментов, что позволило сделать процесс разработки более удобным и эффективным, а развертывание моделей машинного обучения - надежным и безопасным. Коммуникационный чат-бот Разработан коммуникационный чат-бот с LLM для разговоров от лица различных персонажей и с ответами на пользовательские запросы.

Подробнее