Екатерина Г. QA авто, Senior

QA/AQA Инженер с опытом работы более 5 лет Ответственный специалист по ручному и автоматизированному тестированию, нацеленный на достижение результатов. Применяет инновационные подходы к автоматизации для гарантии качества и своевременности поставок продукции. Владеет последними инструментами и методологиями, позволяющими оптимизировать тестирование и повысить стабильность продуктов. Обладает подтвержденными навыками в автоматизации тестирования пользовательских интерфейсов и API, соблюдая стандарты, методологии и процедуры обеспечения качества. Умело анализирует, разрабатывает, выполняет и оценивает тестовые кейсы для приложений и систем, у которых отсутствует документация. Обладает превосходными навыками общения и взаимодействия в команде. Проявляет сильные способности к решению проблем, тщательность, точность, пунктуальность и ответственность. Языки программирования Python, JavaScript / TypeScript. Инструменты для тестирования Cypress, Playwright, PyTest, PyUnit, WebdriverIO, Selenium, Vitest, Jest, Appium, K6, Applitools, Testflight, Figma, Requests. Управление тестированием TestRail, Qase, BrowserStack. Инструменты для работы с API Axios, Postman, Charles. Проектные инструменты Jira, Trello, Confluence, Linear. Системы контроля версий Git. Интегрированные среды разработки VSCode, Xcode, Android Studio, PyCharm. Базы данных MongoDB, PostgreSQL, Microsoft SQL. Облачные технологии AWS (Device Farm, CodeBuild, CloudFormation), Azure (DevOps, Monitor, Load Testing). CI/CD Jenkins, Travis CI, GitLab CI/CD. Методологии управления проектами Scrum, Scrumban.

AQA Инженер с опытом работы более 4 лет. Высококвалифицированный и мотивированный AQA Инженер с опытом работы более 4 лет в коммерческих проектах. Обладаю обширным опытом в тестировании веб-приложений и API. Опыт в ручном тестировании, включая анализ требований, написание документации по тестированию (тест-планы, тест-кейсы, чек-листы, отчеты и т. д.) и составление отчетов об ошибках. Уверенные знания микросервисной архитектуры. Глубокие знания жизненного цикла разработки программного обеспечения и методологий обеспечения качества. Сильные коммуникативные навыки, умение работать в команде, мотивированность, аналитические, навыки решения проблем. Языки программирования JavaScript, TypeScript, SQL. Программные технологии и инструменты Cypress, Playwright, Mocha, Chai, BrowserStack, Allure, NodeJS, HTML, CSS, Jmeter, Devtools, Postman, Swagger, Docker, Figma, Kafka, Rabbitmq. Проектные инструменты Jira, Confluence, TestRail. Интегрированная среда развития Visual Studio Code. Базы данных MySQL, PostgreSQL. CI/CD Jenkins. Достижения Работа с эффективностью различных проектов Сотрудничал в нескольких проектах, предоставляя экспертные знания в области автоматизации и обеспечивая согласованность методов тестирования. Достигнуто сокращение сроков реализации проекта на 15% и улучшена согласованность тестирования. Увеличение производительности Расширил усилия по автоматизации, включив в них тестирование производительности, что привело к выявлению и устранению на 30% больше проблем, связанных с производительностью, до выпуска в продакшен. Работа с технической частью автоматизации Расширил усилия по автоматизации, включив в них тестирование API и сервисов, обеспечивая надежность и эффективность функциональности бэкенда, что привело к увеличению покрытия тестирования API на 20%.

Квалифицированный и целеустремленный Middle+ QA Automation Engineer. Опыт работы на Java, Python и сопутствующих технологиях. Обладает богатым опытом работы с разнообразными инструментами тестирования. Мотивированный и целеустремленный командный игрок. Получает удовольствие от работы в команде, ориентированной на результат.

Опытный AQA-инженер с 4-летним опытом в Fintech и Media-сфере. Специализируюсь на автоматизации тестирования web- и mobile-приложений с использованием Python, Java и BDD-подходов. Активно внедряю автотесты в CI/CD-конвейеры и оптимизирую процессы QA, опираясь на Agile-практики. Увлекаюсь Python и слежу за развитием ИИ и Big Data; опыт верстки помогает глубже понимать фронтенд.

Fullstack-QA c опытом в Fintech/Insurtech и Big Tech: Ингосстрах и Яндекс. За 3,5 года выстроил и поддерживал E2E- и API-автотестовые решения на Python-стеке, обеспечивая качество высоконагруженных веб- и мобильных сервисов. Уверенно применяю Pytest, Playwright, requests, Docker/Kubernetes и CI/CD, внедряю практики Shift Left, Continuous Testing и Code Review. Быстро погружаюсь в домен, эффективно коммуницирую со стек-холдерами и веду проекты от анализа требований до релиза.

Специалист — опытный продуктовый дизайнер с более чем трехлетним стажем в проектировании веб и мобильных приложений. Имеет глубокие знания UX/UI, уверенно владеет Figma, Adobe Photoshop и Illustrator, умеет создавать интерактивные прототипы, проводить UX-исследования и внедрять улучшения на основе анализа пользовательских данных. Работала с разнообразными проектами в сферах финтех, электронной коммерции, медицины и мобильной разработки, включая разработку дизайн-систем и анимаций для улучшения пользовательского опыта. Подробное портфолио и примеры проектов доступны по ссылке: https://drive.google.com/file/d/1KyQGuJJa_FZoOu5Z8SrIt3ZFUyP2fxAO/view?usp=drive_link

Денис — разработчик ЕХД, специализируется на работе с данными. Работает в данной сфере более 8 лет. Обладает опытом в проектировании и реализации ETL-процессов, оптимизации производительности запросов, разработке хранимых процедур, функций и скриптов. Имеет опыт работы над проектами в различных отраслях: Realty & Constructoring, Manufacturing и FoodTech. Среди реализованных проектов: - Разработка комплексной системы отчётности для крупнейших девелоперских компаний. - Создание мониторинговой системы для диспетчерских центров рудников. - Развитие хранилищ данных в компаниях по производству и поставки продуктов питания. Хорошо владеет стеком продуктов по работе с данными компании Microsoft, так и Open Source решение. Опыт и навыки Дениса помогают ему самостоятельно проектировать и реализовать надежные решения в области обработки данных

Александр — опытный Data Scientist с навыками работы в области машинного обучения и анализа данных. Он обладает глубоким пониманием SQL, Python и различных библиотек для машинного обучения, таких как Scikit-learn, CatBoost, LightGBM и XGBoost. В своей работе Александр успешно решал сложные бизнес-задачи. На текущем месте работы он разработал модель прогнозирования поломок платёжных терминалов, что позволило снизить затраты на обслуживание на 10% и уменьшить количество внеплановых ремонтов на 22%. Также он создал модель для определения оптимальной суммы овердрафта для водителей такси, снизив риски невозврата на 10%, и реализовал модель для выявления клиентов, наиболее подходящих для премиальных банковских услуг. Кроме того, Александр разработал модель для выявления и предотвращения мошеннических транзакций. Опыт работы Александра составляет два года.