Данила К. QA FullStack, Senior

Опыт в ручном и автоматизированном тестировании Web и API с использованием Java и Selenium. Интеграция тестов в CI/CD, работа с Docker и Kubernetes. Проведение различных видов тестирования и работа с SQL для проверки данных. Понимание принципа работы HTTP-протокола. Базовые знания ООП.

Тестирование, ручное тестирование, автотестирование, написание чек-листов, тест-кейсов, тест планов, запуск тест-прогонов, кроссбраузерное тестирование, тестирование мобильных приложений, интеграционное тестирование, регрессионное тестирование, смоук-тестирование, shift left тестирование

Максим — опытный React-разработчик уровня Lead из Санкт-Петербурга. Он обладает широким спектром навыков, включая работу с Apollo, GraphQL, JavaScript, Jest, MobX, Next.js, Node.js и другими инструментами. Максим имеет опыт работы на проектах в сферах Media и HRTech. В частности, он участвовал в разработке платформы Okko, где занимался созданием внутреннего UI-kit компании, разработкой плеера и реализацией фичи для определения возраста пользователя. Также он работал над проектом «Зарплата ру», где переводил проект на API нового поставщика, добавлял новый подход к созданию компонента и реализовывал новые функции через A/B тесты. Общая продолжительность работы Максима на проектах составляет 2 года и 6 месяцев.

Роман — опытный QA FullStack-специалист с навыками работы в проектах FinTech & Banking. Обладает глубоким знанием языков программирования и инструментов тестирования, включая Java, OpenAPI generator, REST Assured, Kafka, Schema-registry, Postgres, Kafka-connect, Allure, JDBC, Gitlab-ci, Avro, Maven, Junit 5, Kafka-clients, Kafka-avro-serializer. Имеет опыт работы на проекте Тинькофф Центр Разработки Chrono, где он внедрил АТ и интегрировал его в процесс разработки через триггеры в пайплане. На проекте ФФЛ Роман занимался обслуживанием клиентов — физических лиц, разрабатывал фреймворк тестирования на Python и покрывал тестами REST API. Также Роман работал над автоматизацией тестирования на курсе SkillFactory и обучался основам ручного тестирования и автоматизации на курсе Academ IT School. Общая продолжительность работы Романа на проектах составляет 3 года и 2 месяца.

Аналитик данных с опытом работы более 4 лет. Мой опыт в аналитике позволяет мне преобразовывать огромные объемы данных в практические и полезные инсайты. Я использую передовые методы анализа данных для точного и глубокого исследования информации, делая основу для важных стратегических решений и разработки продуктов. При этом активно применяю возможности платформ Power BI и Insight для визуализации, интерактивного анализа и построения предиктивных моделей, обеспечивая наглядную и понятную подачу данных для бизнеса.

- работа с чистым SQL на уровне продвинутых запросов (оконные функции, условные операторы выбора, джоины, CTE); - выполнение ad-hoc запросов, в том числе на Python; - опыт работы с BI-системами (Power BI, Datalens, Форсайт), разработка дашбордов; - работы с API Яндекс.Метрики; - опыт работы с Clickhouse (создание витрин, воронок, материализованных представлений); - участие в ручном тестировании разметки сайта; - участие в разработке пирамиды метрик; - дизайн, запуск и анализ A/B тестов; - участие в создании ETL/ELT процессов; - опыт работы с большими данными в Hadoop и PySpark и в составлении сложных SQL запросов в Apache Hive; - участие в проектировании и анализе DWH хранилищ; - опыт работы с Apache Airflow; - опыт работы с Python для анализа и визуализации данных (pandas, numpy, matplotlib, plotly, seaborn, statsmodels, scipy, sklearn); - опыт работы с Docker в рамках локального запуска контейнеров; - опыт взаимодействия с другими направлениями data (DE/DS); - опыт написания тестов для разработанного функционала (pytest, unittest); - опыт структурирования скриптов в GitLab; - ведение Confluence, написание документации, составление ТЗ для фронтенд-разработчиков на трекинг сайта и внутренних продуктов; - создание ноутбуков в Google Colab/Jupiter Notebook, в т.ч. для отчётности и для анализа A/B тестов; - создание прототипов дашбордов в Miro; - определение узких мест и предложений по оптимизации; - опыт работы с UNIX-системами на уровне простых операций; - проведение интервью с пользователями с целью выявления их потребностей; - развитые коммуникативные навыки