Евгений Ш. QA FullStack, Middle

ID 16563
ЕШ
Евгений Ш.
Мужчина
Россия, Санкт-Петербург, UTC+3
Ставка
3 000 Р/час
НДС не облагается
Специалист доступен с 12 ноября 2024 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 FullStack
Грейд
Middle
Навыки
API testing
Atlassian
Backend
Bash
Charles Proxy
Check lists
Confluence
Git
Jira
Manual testing
PostgreSQL
Postman
Pytest
Python
QA
REST API
Saas
Systemd
Testing
TMS
UI-тестирование
мобильных приложений
разработка документации
Functional testing
Android Studio
BrowserStack
Charles
DevTools
Figma
pixelperfect
Requests
REST
Sentry
Отрасли
Information Security
Знание языков
Английский — B1
Главное о специалисте
Я QA инженер с более чем 2-летним опытом работы в коммерческой сфере. У меня есть опыт работы со следующими технологиями: Postman, PostgreSQL, GitLab, Kibana, Swagger, Grafana, Docker, Figma, DevTools, Notion, kibana, Swagger, Qase, jenkins, Jira, Confluence, Sentry, Charles, PixelPerfect, Browserstack, Bash. Автотестирование: Python "selenium": true, "playwright": true, "pytest": true, "requests":true Работал с этими инструментами для автоматизации на python. Ищу возможности для профессионального роста в рамках интересных продуктов, готов открывать для себя новые границы и технологии.
Проекты   (2 года 4 месяца)
Cоmpass
Роль
Qa - engineer
Обязанности
- Проведение функционального\нефункционального тестирования Desktop приложения на операционных системах семейства Windows и linux (Astra) - Проведение функционального\нефункционального тестирования Mobile приложения на операционных системах Android - Проведение тестирования Лэндинг - сайта мессенджера (Front) - Написание и актуализация тестовых артефактов: тест-кейсы\чек-листы\тест-план - Создание и работа с postman - коллекциями, переменными внутри коллекций, [pre]\[post]-condition's - Работа с логами Sentry интегрированными в мессенджер, выявление ошибок в системе, передача информации отделу разработки - Составлении стратегии - тестирование, оценка задач в человеко-часах, приоритезация задач по спринтам в рамках встречи по планированию спринта совместно с командой - Работа с базой данных PostgreSQL, написание запросов в том числе объединяющих значения из нескольких таблиц (INNER JOIN) - Поиск шагов воспроизведения багов пользователей, оперативная коммуникация со смежными отделами по вопросами с багами пользователей, контроль HOT-FIX - Проведение функционального\нефункционального тестирования коробочной (размещающейся на серверах клиента) версии Desktop приложения на временных серверах, работа с Git-репозиторием, настройка конфигов запуска через Bash терминал - Покрытие API автотестами по окончании спринта (Exit-criteria) Достижения: - Покрыл основной функционал приложения авто-тестами (Backend), что позволило ускорить прохождение регрессионного тестирования на 20% - Разработал собственный фрэймворк автоматического тестирования, который включал критически важные проверки - За время работы проводил планировочную актуализацию автотестов, поддерживал стабильную работу тестов с момента начала автоматизации процессов на протяжении целого года - Совместно с командой провели глобальный груминг тестовой документации, что позволило сократить общее время прохождения чек-листа на 30% Стэк технологий и инструментов тестирования: Postman, Charles, DevTools, PixelPerfect, BrowserStack, Bash, Sentry, Jira, Confluence, Figma, Rest, PostgreSQL, Android Studio, pytest, requests
Стек специалиста на проекте
pixelperfect, Postman, DevTools, REST, Bash, Pytest, Requests, Sentry, Charles, Confluence, BrowserStack, Android Studio, Figma, Jira, PostgreSQL
Отрасль проекта
Information Security
Период работы
Май 2022 - Август 2024  (2 года 4 месяца)
Формат работы
Тип занятости
Фулл-тайм
Формат работы
Удаленно
Командировки
Не готов
Релокация
Не готов
Готов работать на зарубежных проектах
Нет
Образование
Высшее
Учебное заведение
Российский государственный педагогический университет им. А.И. Герцена, Санкт-Петербург Факультет информационных технологий
Специальность
Информационные технологии и вычислительная техника
Завершение учебы
2026 г.

Похожие специалисты

E-commerce & Retail • Telecom
АШ
Александр Ш.
Москва
QA FullStack
Senior
2 875 Р/час
Android SDK
Apache Kafka
API
Atlassian
Charles Proxy
DevTools
Git
GOlang
Grpc
Jira
+55

Привет! Меня зовут Александр и в свободное от работы время я стараюсь участвовать на meetup'ах по QA, изучаю Python/Go и автоматизацию тестирования, занимаюсь активным отдыхом на природе с друзьями, а также посещаю различные мероприятия. Ищу возможность присоединиться к интересному проекту, где смогу внести вклад и применить свои навыки, а также продолжить профессиональный рост в команде. 1. С какими платформами работали в качестве ручного тестировщика, какой период времени и когда, насколько хорошо знаете каждую из них (iOS, Android, Web, Linux, MacOS, Windows)? В Ростелекоме работал с iOS, Android, Web, Linux, MacOS, Window, в Летуаль был Web 2. Был ли опыт работы со снифферами - какими? Какой функционал использовали? Насколько часто? В Ростелекоме работал c Charles Proxy, 20-30% задач было по мобилкам

Подробнее

Недавно просмотренные специалисты

FinTech & Banking
АЮ
Александр Ю.
Москва
ML разработчик
Middle+
2 875 Р/час
Numpy
Git
Pandas
Linux
Scikit-learn
Seaborn
PyTorch
XGBoost
CatBoost
MLflow
+18

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.

Подробнее