Александра Ч. QA ручной, Middle

Привет, коллеги! Ссылка на нормальное CV (резюме): https://drive.google.com/file/d/1Bm0qVgvFX3_lXfyqYMc9Pfp-Svjrhls4/view?usp=sharing Опыт работы в качестве Manual QA - 4 года (middle) Последний год работал на нескольких проектах по модели Аутстафф и Аутсорс. Небольшие продуктовые команды, где в основном один QA на проекте. Готов на интервью (по Видео без проблем). По ЗП обсуждаемо. До связи!

Начал карьеру в энергетике, где прошёл путь от электромонтёра до ведущего инженера, работая с высокими стандартами безопасности, точности и ответственности. Этот опыт сформировал у меня системное мышление, внимание к деталям и умение решать сложные задачи в команде. Недавно завершил обучение на курсе «Python-разработчик» (GeekBrains), где освоил основы Python, ООП, работу с базами данных (SQLite), фреймворк Django, а также основы веб-разработки, структуры данных и алгоритмы. В рамках учебных проектов реализовал веб-приложение — сайт рецептов с CRUD-функциональностью. Ищу возможность развиваться как Junior Python-разработчик, готов решать реальные задачи, учиться у команды и вносить вклад в продукт. Быстро обучаюсь, умею доводить начатое до результата и заинтересован в постоянном росте в IT-сфере.

Аналитик данных с опытом работы более 5 лет. Люблю аналитическую работу, умею эффективно интерпретировать, анализировать и прогнозировать данные с помощью современных инструментов. Проактивный командный игрок с отличными навыками коммуникации, способен быстро осваивать новые технологии и методологии. Ставлю требования бизнеса на первое место. Независимо от того, работаю я самостоятельно или в составе команды, моя цель - достигать результатов, которые превосходят ожидания и способствуют успеху бизнеса. Языки программирования Python, SQL. Инженерия данных Apache Hadoop, Apache Spark, PySpark, Apache Airflow. Облачные технологии AWS(Redshift, EC2, Lambda, Glue, S3, RDS, DynamoDB, EMR, Athena, etc.). Базы данных PostgreSQL, MySQL, Greenplum, MongoDB, Redis. Машинное обучение и Data Science Pandas, NumPy, Scikit-learn. BI и визуализация данных Power BI, Seaborn, Matplotlib. Моделирование данных Размерное моделирование (схема «звезда», схема «снежинка»), моделирование сущностей-связей, нормализация / денормализация, Data Vault 2.0. DevOps Docker, Docker Compose, Bash Scripting. Системы контроля версий Git, Bitbucket, GitHub. Достижения Улучшение предсказания спроса Разработал модель прогнозирования спроса на автомобили в разных районах города, что позволило оптимизировать распределение автомобилей и снизить время ожидания клиентов на 15%. Успешное проведение A/B тестирования Разработал и провел серию А/Б тестов, что позволило оптимизировать пользовательский интерфейс и улучшить конверсию на 7%, принеся дополнительный доход в размере $30,000 в месяц. Анализ эффективности каналов продвижения Провел анализ данных о рекламных каналах и их влиянии на продажи, что позволило оптимизировать бюджет маркетинга и увеличить эффективность кампаний на 15%.

Опыт работы: 5 лет. Знание инструментов: С#, .NET Core, ASP.NET Core, .NET Framework, MassTransit, RabbitMq, NUTS, REST API, SignalR, NUnit, Moq, Microsoft DI, Identity Server 4, JetBrains TeamCity, Docker, SQL (MS SQL Server, Oracle), Entity Framework (Core), NHibernate, Redis, MongoDB. Навыки в решении задач: - Backend-разработка; - Написание тех. документации; - Соблюдение регламентов GitFlow. Качества: Большой опыт работы в команде.