МК
Михаил К.
Мужчина, 34 года
Россия, Москва, UTC+3
Ставка
4 433,65 Р/час
вкл. НДС 20% (591.67 Р)
Специалист доступен с 12 июля 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 авто
Грейд
Навыки
Отрасли
Знание языков
Английский — C1
Главное о специалисте
QA Automation Engineer из Москвы с опытом работы более 4 лет. За это время вырос от ручного тестировщика до специалиста по автоматизации и нагрузочному тестированию, освоив широкий стек технологий и подходов.
Работал над проектами в микросервисной архитектуре, включая приложение для службы 112 и личный кабинет «Мособлгаз». Разрабатывал автотесты для API (REST, WebSocket, SIP) и UI, настраивал CI/CD-пайплайны, занимался нагрузочным тестированием и оптимизацией QA-процессов. Особое внимание уделяю качеству и стабильности тестов, используя Python, Pytest, Playwright, Selenium, JMeter и другие инструменты. Мой опыт включает создание кастомных решений, таких как SignalR-клиент на Python, и настройку тестовых окружений с Docker и Kubernetes.
Я активно делюсь знаниями, обучая стажеров (четверо из них стали постоянными QA-инженерами), и стремлюсь к роли лидера QA-команды. В работе ценю баланс между качеством и скоростью, что позволяет эффективно решать задачи. Постоянно углубляю свои знания в автоматизации и новых технологиях, чтобы оставаться на передовой в профессии.
Проекты
(4 года 11 месяцев)
Проект сферы услуг для бизнеса, консалтинговые услуги
Роль
QA Automation & Performance Engineer
Обязанности
Участвовал в процессах, где аналитики создавали документацию (stories) на основе запросов заказчика через отдел внедрения. Ручные тестировщики писали тест-кейсы, которые проходили ревью перед началом разработки бэкенда. Автоматизировал тестирование бэкенда, чтобы разгрузить ручных тестировщиков, которые фокусировались на end-to-end тестах фронтенда.
Работа над десктопным приложением для операторов службы 112, основанным на IP-телефонии (SIP, WebSocket, SignalR).
Обработка звонков, геоданных, личных данных, работу с картами (слои для пожаров, разливов топлива, выбросов газа), организация конференции между службами (пожарные, скорая, полиция).
Участие в команде разработки продукта по госзаказу для регионов России, с возможностью кастомизации под требования заказчика.
Автоматизированное тестирование: Разработал end-to-end API автотесты для REST, WebSocket и SIP-процессов, используя Python, Pytest, Requests, JSONSchema и кастомные решения для асинхронных взаимодействий. Тестировал интеграции в микросервисной архитектуре, применяя библиотеки attrs, python-dotenv для конфигурации окружений с учетом переменных и валидаций схем.
Писал автотесты для UI с использованием Selenium, включая сложные кейсы для сервиса на 1C, где отсутствовали ID элементов, а таблицы генерировались динамически. Использовал Playwright в ограниченном объеме.
Применял модель Page Object для UI-тестов, создавая отдельные классы для каждой страницы, а также разрабатывал end-to-end тесты для переходов между страницами.
Нагрузочное тестирование: Разработал кастомный SignalR-клиент на Python для стабильной работы нагрузочных тестов через WebSocket, что позволило точно измерять поведение протокола и выявлять узкие места в обработке вызовов.
Настраивал виртуальную инфраструктуру на облачной машине с ОС Ubuntu для проведения нагрузочных тестов, интегрировал тестовую систему с сервисами в Kubernetes.
Использовал Grafana и Elastic для визуализации метрик нагрузки, обеспечивая мониторинг SLA и стабильность при масштабировании.
Создал скрипт для генерации таблиц с метриками (номер вызова, номер телефона, время создания и поступления в систему) для анализа интервалов обработки.
Работа с проблемами в JMeter (нестабильное соединение с WebSocket, некорректная передача переменных между потоками, ошибки в делении пользователей).
CI/CD и инфраструктура: Настраивал CI/CD пайплайны (GitLab, GitHub Actions) для автоматизированных тестов, разделяя их от основного пайплайна, чтобы избежать сбоев.
Работал с Docker и Kubernetes для подготовки тестовых окружений.
Использовал Kibana и Grafana для анализа логов и мониторинга производительности.
Состав команды:
Project Manager, Business Analyst, Java Developer, Frontend Developer, Backend Developer, DevOps Engineer, QA Engineer, Data Engineer.
Достижения
Взял на себя дополнительные обязанности после ухода коллег (нагрузочные тесты, UI-тесты) из-за сокращения команды.
Обеспечил высокую стабильность автотестов в CI/CD пайплайне (GitLab, Docker) с генерацией отчетов через Allure на основе Pytest-плагинов.
Инициировал и реализовал нагрузочное тестирование SIP-звонков (pipeline ЭК) с использованием JMeter в связке с SignalR, Kamailio и Asterisk
Переписал часть тестов на Python для повышения стабильности.
Стек специалиста на проекте
Docker, Python, JMeter, Allure, GitLab, SignalR, UI-тестирование, Asterisk, CI/CD, Load Testing, Pipline, kamailio
Отрасль проекта
E-commerce & Retail
Период работы
Декабрь 2023 - По настоящее время
(1 год 8 месяцев)
Мособлгаз (веб и мобильные версии)
Роль
QA Automation & Performance Engineer
Обязанности
Проводил полный цикл тестирования цифровых продуктов (веб и мобильные версии): анализ требований, подготовка документации, тест-дизайн, ручное и автоматизированное тестирование, сопровождение релизов, анализ пользовательской обратной связи.
Разработал и систематизировал тестовую документацию в Confluence для проекта «Мособлгаз: Личный кабинет» на основе требований, интервью с заказчиком и исследовательского тестирования.
Организовал и выполнил UI-тестирование (smoke, регрессионное) для ключевых бизнес-функций, оформлял и поддерживал автотесты в Squash.
Использовал инструменты: Postman, Charles, PerfectPixel, Android Studio, logcat, AppMetrika для кроссплатформенного функционального и интеграционного тестирования.
Автоматизация тестирования: Реализовал автоматизацию 80% тест-кейсов на Python (Pytest, Selenium, Requests, Playwright), интегрировал с CI/CD и генерировал отчеты через Allure.
Состав команды: Project Manager, Business Analyst, Java Developer, Frontend Developer, Backend Developer, DevOps Engineer, QA Engineer, Data Engineer.
Достижения
Улучшил коммуникацию между QA-командой и разработчиками, обеспечив более прозрачное локализование ошибок (особенно для API и PCM-тестов).
Инициировал и внедрил нагрузочное тестирование с использованием Locust и JMeter, интегрировал в CI/CD пайплайн.
Кастомизировал YouTrack под задачи тестирования, добавив возможность возврата задач на доработку, что улучшило процесс взаимодействия с разработчиками.
Стек специалиста на проекте
Тест-дизайн, Регрессионное тестирование, Auto testing, LogCat, Автотесты, Postman, Интервью, Data, Java, DevOps, Selenium, QA, PerfectPixel, Pytest, Requests, Charles, Backend, Документация, Playwright, Squash, Confluence, Python, Автоматизация тестирования, Allure, AppMetrica, UI-тестирование, Android Studio, Smoke testing, CI/CD, Управление релизами, Работа с требованиями: выявление, анализ, управление, Подготовка документации, тесткейсы, business
Отрасль проекта
Manufacturing
Период работы
Май 2022 - Декабрь 2023
(1 год 8 месяцев)
Информационные технологии, системная интеграция.
Роль
QA Engineer
Обязанности
Проводил функциональное тестирование веб- и мобильных приложений на платформах Android и iOS.
Импортировал проекты из репозитория в Android Studio и Xcode, использовал logcat для анализа логов.
Применял Charles для анализа и подмены трафика.
Писал тестовую документацию для проектов.
Обрабатывал пользовательский фидбэк, анализировал проблемы и передавал разработчикам.
Достижения
Провел функциональное тестирование приложений на платформах Android и iOS, гарантируя их стабильность и соответствие требованиям, что способствовало успешному выпуску продуктов.
Эффективно использовал Android Studio, Xcode и logcat для импорта проектов и анализа логов, что позволило оперативно выявлять и локализовать ошибки в приложениях.
Систематически анализировал обратную связь от пользователей, выявлял проблемы и передавал разработчикам точные рекомендации, что способствовало повышению удовлетворенности пользователей и устранению дефектов.
Стек специалиста на проекте
Android, IOS, Android Studio, Xcode, Functional testing, Charles, LogCat, Анализ логов
Отрасль проекта
Information Security
Период работы
Сентябрь 2020 - Май 2022
(1 год 9 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
УЭМК
Специальность
Техника машиностроения
Завершение учебы
2010 г.