Александр К. QA ручной, Middle

ID 16322
АК
Александр К.
Мужчина, 32 года
Россия, Краснодар, UTC+3
Ставка
2 207,79 Р/час
НДС не облагается
Специалист доступен с 26 октября 2025 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
Middle
Навыки
Android Studio
Charles Proxy
Confluence
Jira
Kafka
Postman
Swagger
Zephyr
DevTools
Functional testing
Регрессионное тестирование
Kibana
Git
API testing
Charles
DBeaver
E2E testing
Integration testing
MySQL
Non-functional testing
REST API
Scrum
Slack
UI/UX тестирование
Xcode
Отрасли
E-commerce & Retail
Проекты   (4 года 4 месяца)
сайт цифрового дистрибьютора музыки Yourtunes.
Роль
QA ручной
Обязанности
Работа на проекте велась по методологии Scrum. - Функциональное (добавлению композиций, релиз композиций на различных платформах, создание и использование личного кабинета, оплата подписки, просмотр статистики и др) и нефункциональное тестирование, интеграционное тестирование, e2e тестирование, системное тестирование, регрессионное тестирование, ретест, тестирование требований; - Написание тест-плана на основании обсуждения требований; - Написание тест-кейсов и чек-листов, матрицы трассировки, матрицы уровней доступа, отчетов о тестировании; - Ручное тестирование UI/UX - Работа в Devtools; - работа с реляционной базой данных (Dbeaver, MySQL); - работа с тестовой и проектной документацией; - локализация багов и заведение баг-репортов в Jira; - Тестирование API через Postman, Swagger(REST API); -Тестирование мобилок (Charless, Android studio); - Мобильное тестирование с помощью ферм устройств, Android Studio/Xcode. Stack: Postman, Swagger, Jira, Confluence, Zephyr, Charles proxy, Kafka, Android Studio Достижения: - актуализировал около 80% тестовой документации что упростило процесс тестирования - выявил проблемы в юзабилити продукта, после исправления которых количество ошибок пользователей снизилось на 20% улучшил процесс коммуникации между командой разработчиков и тестировщиками, чтобы ускорить исправление найденных ошибок
Стек специалиста на проекте
MySQL, Jira, Confluence, Postman, Scrum, REST API, Swagger, DBeaver, Slack, Android Studio, Xcode, Functional testing, Zephyr, Kafka, Charles, Integration testing, API testing, UI/UX тестирование, E2E testing, DevTools, Charles Proxy, Non-functional testing
Отрасль проекта
E-commerce & Retail
Период работы
Июль 2021 - По настоящее время  (4 года 4 месяца)
Формат работы
Тип занятости
Фулл-тайм
Формат работы
Удаленно
Командировки
Не готов
Релокация
Не готов
Готов работать на зарубежных проектах
Нет

Похожие специалисты

Недавно просмотренные специалисты

AI & Robotics • Urban technology
ОЗ
Олег З.
Москва
ML разработчик
Middle
2 077,92 Р/час
PostgreSQL
SQL
Python
Аналитическое мышление
Linux
MongoDB
Machine learning
Pandas
Анализ данных
Numpy
+26

Олег — ML-разработчик уровня Middle. Специализируется в области AI & Robotics и Urban technology. Имеет высшее образование по специальности «IT-сервисы и технологии обработки данных на транспорте» Российского университета транспорта. Владеет английским языком на уровне B2. Ключевые навыки включают: Python, SQL, Machine Learning, PostgreSQL, scraping, статистику, Pandas, Jupyter, Data Science, математическую статистику, MS SQL Server, MongoDB, Sklearn, Numpy, Matplotlib, CatBoost, XGBoost, аналитическое мышление, анализ данных, Requests, beautifulsoup, TeleBot, NLP, Linux, PyTorch, Computer Vision. Имеет опыт работы на проектах: - В АО «Компасс» в роли NLP engineer с мая 2023 года по июль 2025 года (2 года 2 месяца). Задачи включали дообучение и внедрение LLM в микросервисы, решение NLP-задач, multitask learning, поиск и чистка данных для задач NLP, pruning и quantization, работа с ONNX, разработка приложения на Rust с мультипоточностью для захвата кадра с видео и распознавания объектов. - В ЦОДД в роли ML engineer с сентября 2022 года по февраль 2023 года (5 месяцев). Разработка модели предсказания ДТП на основе погодных данных, анализ данных с помощью Pandas, Matplotlib, Seabon, Plotly, Numpy, работа с SQL, агрегирование данных, feature engineering.

Подробнее