Зограб А. QA авто, Senior

QA-инженер с опытом ручного и автоматизированного тестирования веб и мобильных приложений. Разрабатывал e2e и нагрузочные тесты, настраивал CI/CD, интегрировал отчётность и мониторинг. Имею опыт работы с REST, WebSocket, SIP и другими протоколами. Уверенно работаю с кроссбраузерным тестированием, базами данных и микросервисной архитектурой.

Что умею: Писать автотесты Производить нагрузочное тестирование Писать GUI/API тесты. Писать простые запросы в базу Cassandra, MySQL, Postgres, Oracle, MariaDB Смогу развернуть рабочее окружение. Как на виртуалке, так и на локальной машине вне зависимо от Windows, Linux, BSD. Использовал: Docker+Docker Compose

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.

Владимир — опытный ML-разработчик уровня Middle+. Обладает навыками работы с Python и библиотеками для анализа данных, такими как NumPy, Pandas, scikit-learn, CatBoost, LightGBM, Keras, PyTorch, LLM, BERT, FastText, ResNet. Также владеет инструментами для работы с большими данными: Hadoop, ClickHouse, Greenplum. Владимир имеет опыт руководства направлением по исследованию данных. На этой позиции он разработал и внедрил модель прогнозирования нагрузки на колл-центр, а также модели прогнозирования релевантных рекомендаций товаров и услуг и прогнозирования недобросовестных мошеннических действий. Кроме того, Владимир занимался подбором пороговых значений предсказания моделей на основе A/B тестирования. Также Владимир работал старшим специалистом по исследованию данных в группе машинного обучения. В этой роли он разрабатывал и внедрял модели анализа оттока клиентов, кластеризации и классификации пользователей, а также модель честного рейтинга поставщика на основе ансамбля моделей. До этого Владимир занимал позицию исследователя данных в SberData. Там он оптимизировал временные ряды для оптимизации памяти и утилизации процессоров кластеров хранилища Hadoop Yarn, разрабатывал бэкэнд для пилотов моделей кластеризации, алгоритм для входящих обращений чат-ботов, а также протокол сериализации объектов.

Общий стаж в разработке более 6 лет Опыт работы на проектах с микросервисной архитектурой Опыт работы на проектах E-commerce, FoodTech, Cloud Services и др.

Frontend-разработчик cпециализируется на разработке пользовательских интерфейсов, оптимизации кода и улучшении UX. Участвовал в проектах: - Автоматизация работы с коммерческими предложениями и подрядчиками. Внедрил систему контроля версий и автоматизации сборки (CI/CD), оптимизировал код и сократил время обработки запросов. - Электронно-торговая площадка. Провёл рефакторинг 5 из 8 модулей внутреннего портала, улучшил UI/UX интерфейс. - BPM-платформа с автоматически генерируемыми интерфейсами. Разработал архитектурные решения, внедрил автоматическую генерацию UI-интерфейсов. - Личный кабинет сотрудников. Выполнил полный рефакторинг кода с PHP на современный стек Node.js и Vue.js. - UTM5 — биллинговая система для операторов связи. Создал web-версию интерфейса, добавил чат с техподдержкой на WebSocket.

Опыт работы: 4+ года Завершенные проекты: более 5