QA ручной, Middle

ID 3573
Специалист недоступен
Посмотрите похожих специалистов для решения ваших задач

Похожие специалисты

AgroTech • BioTech, Pharma, Health care & Sports • E-commerce & Retail • HRTech • LifeStyle • Realty & Constructoring
ДТ
Дмитрий Т.
Ростов-на-Дону
QA ручной
Senior
2 697,4 Р/час
Functional testing
Системное тестирование
Регрессионное тестирование
Integration testing
Смоук-тестирование
UI/UX тестирование
Cross-browser testing
Cross-platform testing
E2E testing
Тестирование безопасности
+30

Дмитрий — высококвалифицированный QA инженер с многолетним опытом в тестировании программного обеспечения. Он обладает выдающимся критическим мышлением и развитыми аналитическими навыками, что позволяет ему находить нестандартные решения для сложных задач. Дмитрий постоянно совершенствует свои знания, легко адаптируясь к новым инструментам и технологиям. Его целеустремленность и креативный подход к работе помогают эффективно достигать всех поставленных целей. Помимо технических навыков, Дмитрий отличается коммуникативностью: он умеет ясно и грамотно выражать свои мысли, что способствует продуктивному взаимодействию с командой.

Подробнее

Недавно просмотренные специалисты

LifeStyle
ПС
Павел С.
Москва
Data Scientist
Middle+
3 246,75 Р/час
Управление командой
developer
Grafana
Прогнозирование
Работа с интеграциями
GitLab
Numpy
Git
API
Pandas
+37

Павел Свиридов — Data Scientist с опытом разработки и внедрения аналитических решений в крупные производственные и инфраструктурные проекты. Его специализация охватывает полный цикл построения и продакшн-внедрения ML-моделей, а также стратегическое развитие аналитических систем и руководство командами. Среди его достижений — реализация масштабных проектов с применением ML, внедрение более десяти информационных систем в бизнес-процессы компании, снижение годовых издержек на десятки миллионов рублей, а также ликвидация технического долга, приведшая к росту стабильности и скорости разработки. Павел ориентирован на внедрение современных технологий, оптимизацию процессов и повышение точности прогнозных решений. Он уверенно работает как в роли технического исполнителя, так и в роли лидера команды. Ключевые компетенции: · Полный цикл разработки ML-моделей: от сбора данных до мониторинга в продакшене · Построение предиктивной аналитики, прогнозирование, классификация, регрессия · Обработка, агрегация и визуализация данных: Pandas, Numpy, Matplotlib, Seaborn · Интеграция моделей и API в инфраструктуру с помощью Docker и Kubernetes · Мониторинг и сопровождение через Grafana и лог-аналитику · Управление командами аналитиков, стратегическое планирование, KPI-контроль · Оптимизация бизнес-процессов через внедрение информационных систем · SQL- и Python-скриптинг, работа с базами: Oracle, PostgreSQL, DBeaver · Инструменты: Git, GitLab, Oracle Developer, DBeaver, Grafana, Jupyter · ML-библиотеки: Scikit-learn, XGBoost, LightGBM, CatBoost

Подробнее