Александр В. QA ручной, Junior

Знание теории (виды, методы тестирования и т.д.). Понимание жизненного цикла ПО. Умение работы с баг-трекерами: Jira, YouTrack Понимание клиент-серверной архитектуры. Знания в области микросервисной архитектуры Знания в SQL на базовом уровне: Select, Join , CRUD. Базовые знания в JavaScript и Python. Знания selenium, pytest, requests, allure, locust, pydantic, playwright, gherkin

Меня зовут Александр, я QA-Engineer с 3-х летним опытом работы в продуктовых компаниях. Моя экспертиза охватывает тестирование Desktop и Web. Я успешно работал в командах от 5 до 25 человек. Мои навыки включают тестирование сложной логики с различными внешними интеграциями. Кроме того, я активно участвовал в организации процессов тестирования с нуля, а также в разработке и поддержке функциональных и адаптивных пользовательских интерфейсов для клиентов.

Семён — опытный frontend-разработчик с навыками работы в различных проектах. Он обладает глубокими знаниями и опытом работы с HTML5, Google API, Sass, PHP, JavaScript, WebSockets, Redux, GitLab, TypeScript, React, Vue.js, Electron.js и другими технологиями. Семён работал над проектами в таких отраслях, как телекоммуникации, финтех, образование, недвижимость, лайфстайл и социальные сети. В его портфолио есть проекты по разработке платформы для управления телефонными системами, финтех-платформы, приложения для онлайн-уроков музыки, сервиса для записи к парикмахеру, сайта помощи бездомным животным и приложения для изучения английского языка. На своих проектах Семён занимался разработкой и улучшением функционала, рефакторингом кода, настройкой CI, оптимизацией работы приложений, а также тестированием и поддержкой проектов.

· Владение методами статистического анализа данных; · Опыт работы с большими данными, использование методов для их очистки, обработки и визуализации; · Знания в области вероятностных моделей и их применений; · Разработка и оптимизация моделей ML; · Опыт работы с библиотеками машинного обучения; · Владение Python для анализа данных; Опыт работы с SQL для извлечения и управления данными из БД; · Работа с библиотеками для анализа данных (pandas, numpy) и визуализации (matplotlib, seaborn, plotly); · Опыт работы с инструментами для управления проектами и отслеживания версий кода; · Знание и опыт работы с облачными платформами для анализа данных и машинного обучения; · Разработка и развёртывание моделей; · Бизнес-аналитика и работа с заинтересованными сторонами; · Оптимизация моделей и гиперпараметров, использование методов перекрестной проверки и оценки производительности моделей. · Опыт работы в команде. Udemy: Machine Learning A-Z: AI, Python & R + ChatGPT Prize[2004], Deep Learning: Recurrent Neural Networks in Python