Системный аналитик, Senior

Кандидат занимается сбором требований, описанием ТЗ и постановкой задач разработчикам, составлением диаграмм и схем, работой с БД, тестированием через Postman, документированием. На последнем проекте занимался интеграцией ДБО с сервисом анти-фрода. Интересно развиваться в архитектурных решениях.

-Управлениекомандойипостановкакросс-функциональныхпроцессов. -Опытвразличныхсферахивниманиекдеталямвсочетаниисостратегическимвидением позволяетдостигатьростапродаживыручки. -Пониманиеструктурысовременныхтехническихрешенийдляобработкиданных. -Презентациярезультатовирешенийвструктурированной идоступнойформе -Навыкифинансовогопланирования, краткосрочногоидолгосрочного, расчетцелевых показателейипостановка KPI. Личные качества: управленческие навыки, аналитические навыки, коммуникабельность, умение работать в команде, творческий подходкрешению поставленных задач.

Дарья — опытный IT-специалист, специализирующийся на QA авто. Она обладает широким набором навыков, включая работу с Postman, Python, Selenium, Docker, Kibana, Elastic, TeamCity, Bitbucket, Jmeter и другими инструментами. Также есть опыт руководства QA командой на двух проектах. Дарья имеет опыт работы в проектах RnD и FinTech & Banking. В её портфолио — участие в разработке десктопных и мобильных версий сайтов дистрибьютора автомобильных аксессуаров, банка и других проектов. На каждом из них она занимала ведущие позиции: проектировала вместе с бекенд-разработчиками, автоматизировала проверку задач в спринте, настраивала CI pipeline для автотестов с Docker. Её проекты были связаны с интеграцией с платёжными системами, эквайрингом и АБС, а также с работой с подами, логами в OpenShift, Kibana, Elastic, TeamCity.

Системный анализ, ручное тестирование. Технологии Аналитика: Jira, Confluence, draw.io, miro, User Stories, Use Cases, BPMN, Figma, Adobe DC, OpenAPI Specification, Postman, JSON, DBeaver, Swagger. QA: Charles Proxy, Postman, TestRail, Git, FireBase, Crashlytics, тест-кейсы, чек-листы, Swagger. Ручное тестирование: мобильные приложения (iOS/Android), Веб-приложения API

Технологии/фреймворки, которые использовал: - Spring, в частности core, web, data, security, boot; - JDBC, JPA (Hibernate) - WebSocket - JavaFX - Multithreading - SQL - JSP, Servlets 3.0 - JUnit, Mockito - Tomcat - React.js - Javascript, Typescript, React js - небольшой опыт работы с thymeleaf

Валерий — опытный специалист по Data Science с навыками работы в области машинного обучения, аналитики и моделирования. Обладает глубоким пониманием алгоритмов и инструментов, таких как Python, SQL, Apache AirFlow, XGBoost, LightGBM и другие. Валерий успешно работал на проектах в различных отраслях, включая логистику, финансы, электронную коммерцию, телекоммуникации и медиа. На каждом проекте он выполнял широкий спектр задач, связанных с анализом данных, машинным обучением, разработкой и внедрением моделей, а также общением с бизнесом и менторством младших специалистов. Опыт Валерия включает работу в качестве ведущего специалиста по машинному обучению и аналитике в компании KazanExpress, где он внедрил инструменты А/В анализа, создал матрицу компетенций для performance review сотрудников и разработал систему рекомендаций товаров. Также он работал старшим специалистом по машинному обучению в Альфа-Банке, где внедрил рекомендательную систему партнёров клиентам банка и систему повышенного кэшбэка. В X5 Group Валерий занимался предсказанием суммарных трат клиентов и внедрял рекомендательную систему категорий товаров в продуктовом ритейле. Кроме того, он реализовал рекомендательную систему в мобильном приложении Мегафона и строил прогнозные модели для Upgrade и Upsell. Также Валерий имеет опыт преподавания на платформе GeekBrains, где проводил лекции и семинары по Python и анализу данных. Дополнительное образование - BigData Team, bigdatateam.org. Практический курс по большим данным, 2020 - Построение выводов по данным, Coursera (Яндекс и МФТИ), специализация «Машинное обучение и анализ данных», 2020 - Прикладные задачи анализа данных Coursera (Яндекс и МФТИ), специализация «Машинное обучение и анализ данных», 2020 - How to Win a Data Science Competition: Learn from Top Kagglers Coursera (ВШЭ), Advanced Machine Learning Specialization, 2019 - Обучение на размеченных данных, Coursera (Яндекс и МФТИ), специализация «Машинное обучение и анализ данных», 2019 - Математика

15 лет в сфере QA, 5 из них - в роли руководителя группы тестирования (4-10 человек), 5 лет опыта средств автоматизации тестирования на ряду с ручным (C#, JS) Есть опыт сопровождения продуктов в течение всего цикла разработки, найма и обучения членов команды, улучшения процесса тестирования. ПРОФЕССИОНАЛЬНЫЕ НАВЫКИ: -Профессиональное использование таких видов тестирования как функциональное, регрессионное, дымное, интеграционное, инсталляционное, тестирование локализации, эксплоративное, кросс-платформенное и кросс-браузерное, GUI и UI/UX, тестирование миграции, доступности, статическое тестирование -Хорошо владею техниками тест дизайна (написание тестовых сценариев) -Тестирование фронта и бэка (API, БД) в соотношении 60/40 -Есть опыт в тестировании продуктов, интегрированных с блокчейн технологиями, ручной проверки работы смарт-контрактов, NFT. -Большой опыт в разработке и поддержке тестовой методологии и стратегий тестирования, написание тест-планов, прогон тестов, создание репортов, ведение багов. -Использование автоматизированного тестирования: Selenium WebDriver, Webвriver IO, Cypress, Load Runner, QTP. -Работала по технологиям Waterfall, Agile (Scrum, Kanban). -Есть опыт работы на разных платформах: (Mac OS, Windows, Linux, iOS, Android) и браузерах (IE, Firefox, Chrome, Safari, Opera, DuckDuckGo) -Работала с разными системами управления проектами и дефектами: Jira, TestRail, Bugzilla, Trello, Confluence и тд -Хорошие аналитические данные и способность решать проблемы -Общительность, быстрообучаемость, хорошо работаю в команде и самостоятельно.