АТ
Александр Т.
Мужчина, 39 лет
Россия, Омск, UTC+6
Ставка
2 337,66 Р/час
НДС не облагается
Специалист доступен с 30 июня 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 нагрузочный
Грейд
Навыки
Отрасли
Знание языков
Русский — C2
Английский — B2
Главное о специалисте
Александр — Senior QA-инженер с опытом работы 19 лет 7 месяцев. Специализируется на нагрузочном тестировании. Владеет языками программирования Node.js и Python, а также инструментами HP LoadRunner, JMeter, k6, Locust, Yandex.Tank. Имеет опыт работы с системами мониторинга Grafana, Prometheus.
Участвовал в проектах в области облачных сервисов. В рамках проектов занимался разработкой фреймворков для нагрузочного тестирования, анализом результатов тестов, определением узких мест и рекомендациями по оптимизации производительности.
Среди проектов, в которых участвовал Александр:
- Pro-test.Studio — нагрузочное тестирование стриминговой системы, системы управления автоматическими закупками, платформы управления данными, системы управления облачным дата-центром.
- DeltaLine — разработка фреймворка нагрузочного тестирования, организация и выстраивание процессов тестирования, руководство QA-командой.
- SRL DataMonsters — построение системы тестирования приложений, разработка автотестов и их интеграция в пайплайны, внедрение различных видов тестирования.
- Jabka Software, LLC — автоматизация тестирования и построение тест-кейсов для различных платформ с применением Python и Pytest.
- Ocean-Telecom, PTY LTD — нагрузочное тестирование телекоммуникационного оборудования (Sonus), разработка компонентов системы биллинга с использованием Python.
Проекты
(19 лет 9 месяцев)
Pro-test.Studio
Роль
Load QA-инженер
Обязанности
1. Нагрузочное тестирование стриминговой системы
Описание: Стриминговая платформа с высоким уровнем пользовательской активности.
Обязанности:
Построение системы нагрузочного тестирования, включая разработку фреймворка и методов для моделирования нагрузки.
Создание и настройка модели нагрузочного тестирования, профилирование нагрузки на стриминговый сервис.
Организация системы мониторинга производительности: дашборды в Grafana, логирование и сбор метрик с контура.
2. Нагрузочное тестирование системы управления автоматическими закупками
Описание: Система автоматизации закупок с интеграцией с различными источниками данных.
Обязанности:
Реализация интеграции с AirFlow для управления нагрузочными сценариями.
Разработка фреймворка для нагрузочного тестирования, включая подготовку тестовых данных и профилирование системы.
Анализ результатов тестов, определение узких мест и рекомендации по оптимизации производительности.
3. Нагрузочное тестирование платформы управления данными
Описание: Платформа управления данными с использованием распределенных систем хранения.
Обязанности:
Нагрузочное тестирование системы аутентификации и авторизации Kerberos.
Тестирование производительности s3-бакетов в различных вариантах инсталляций.
Нагрузочное тестирование Apache Spark: профилирование производительности и мониторинг использования ресурсов.
Организация выгрузки метрик всех сервисов в Prometheus для построения дашбордов и анализа производительности.
4. Нагрузочное тестирование системы управления облачным дата-центром
Описание: Система управления облачной инфраструктурой на базе OpenStack.
Обязанности:
Нагрузочное тестирование API из админ-части: проверка производительности и устойчивости системы.
Тестирование производительности OpenStack: создание виртуальных машин, подсетей и дисков.
Анализ производительности и оптимизация ресурсов для повышения устойчивости системы при высоких нагрузках.
Достижения
1. Нагрузочное тестирование стриминговой системы
Достижения:
Разработан и внедрён собственный фреймворк для нагрузочного тестирования стриминговой платформы
Настроено моделирование реальной пользовательской нагрузки и профилирование трафика
Организована система мониторинга: построены дашборды в Grafana, реализован сбор и логирование метрик по ключевым контурам
Выявлены узкие места, влияющие на стабильность сервиса под нагрузкой
2. Нагрузочное тестирование системы управления автоматическими закупками
Достижения:
Внедрена интеграция с AirFlow для гибкого управления нагрузочными сценариями
Разработан фреймворк с возможностью генерации больших объёмов тестовых данных
Оптимизированы ключевые модули системы по результатам профилирования
Подготовлены отчёты с техническими рекомендациями, позволившими снизить задержки на 40%
3. Нагрузочное тестирование платформы управления данными
Достижения:
Проведено нагрузочное тестирование Kerberos-сценариев авторизации, выявлены критичные узлы
Измерена и оптимизирована производительность S3-бакетов в различных окружениях
Протестирована нагрузка на Apache Spark, составлены профили использования ресурсов
Настроена централизованная выгрузка метрик в Prometheus и построены Grafana-дашборды для технических и бизнес-команд
4. Нагрузочное тестирование системы управления облачным дата-центром
Достижения:
Проведено нагрузочное тестирование административного API OpenStack, определены пределы устойчивости системы
Выявлены критические точки в сценариях создания виртуальных машин, подсетей и дисков
Оптимизировано потребление ресурсов при масштабных операциях, что повысило стабильность работы облака
Подготовлены рекомендации по балансировке нагрузки и масштабированию инфраструктуры
Стек специалиста на проекте
Python, Linux, OpenStack, Performance testing, Storage, Apache AirFlow, S3, k9s, Framework, custom, Helm Charts
Отрасль проекта
Cloud Services
Период работы
Октябрь 2024 - Апрель 2025
(7 месяцев)
DeltaLine
Роль
HEAD QA-инженер
Обязанности
Описание проекта: Комплексная система с высокой нагрузкой, включающая обработку событий через Kafka, хранение и агрегацию данных в ClickHouse, а также блокчейн-компонент на базе Ethereum.
Проект включал разработку собственных фреймворков для нагрузочного и интеграционного тестирования, а также управление крупной QA-командой.
Обязанности:
Разработка фреймворка нагрузочного тестирования (Locust + Kafka + ClickHouse)
Организация и выстраивание процессов тестирования с нуля
Руководство QA-командой из 24 специалистов
Разработка фреймворка для интеграционных тестов на Python
Автоматизация тестирования блокчейн-системы (ethnode, Geth)
Достижения
Достижения:
Разработан масштабируемый фреймворк нагрузочного тестирования с аналитикой в ClickHouse
Автоматизировано тестирование распределённой blockchain-инфраструктуры
Внедрены процессы CI для QA, что ускорило цикл проверки и релизов
Повышена стабильность платформы под высокой нагрузкой за счёт системного мониторинга и профилирования
Выросла эффективность команды: сформированы метрики, графики покрытия и карта компетенций внутри QA-отдела
Стек специалиста на проекте
Docker, Bash, Kubernetes, Pytest, ClickHouse, Kafka, HP LoadRunner
Отрасль проекта
Cloud Services
Период работы
Сентябрь 2019 - Ноябрь 2024
(5 лет 3 месяца)
SRL DataMonsters
Роль
SENIOR QA-инженер
Обязанности
Описание проекта: Разработка и тестирование распределённых высоконагруженных веб-приложений в сфере аналитики и обработки данных.
Проекты включали работу с REST и GraphQL API, автоматизацию тестирования, а также построение CI/CD пайплайнов в Java- и Python-ориентированных системах.
Обязанности:
Построение системы тестирования приложений с нуля
Разработка автотестов и их интеграция в пайплайны
Внедрение различных видов тестирования: нагрузочное, smoke, интеграционное, регрессионное, приёмочное
Работа с REST и GraphQL API
Настройка и поддержка CI/CD процессов:
Jenkins — в Java-проектах
GitLab CI — в Python-проектах
Достижения
Достижения:
Разработана масштабируемая система автоматизированного тестирования, покрывающая весь SDLC
Сокращено время регрессионного тестирования на 40% путём внедрения CI и стабильных автотестов
Проведено комплексное нагрузочное тестирование с помощью JMeter и Docker
Успешно внедрены пайплайны Jenkins и GitLab CI с интеграцией автотестов
Обеспечен стабильный выпуск релизов за счёт автоматизации smoke и приёмочного тестирования
Стек специалиста на проекте
Docker, Java, Bash, Selenium, JMeter, Jenkins, Jest, Pytest, Codeception, Gitlab CI, mochachai
Отрасль проекта
Cloud Services
Период работы
Октябрь 2012 - Август 2019
(6 лет 11 месяцев)
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
Алтайский Государственный Технологический Институт им. И.И. Ползунова
Специальность
Прикладная информатика в экономике
Завершение учебы
2008 г.