QA авто, Middle+

ID 3973
Специалист недоступен
Посмотрите похожих специалистов для решения ваших задач

Похожие специалисты

E-commerce & Retail • LifeStyle
МФ
Мария Ф.
Санкт-Петербург
QA авто
Senior
3 500 Р/час
Git
HTML
CSS
Docker
XML
JSON
Java
JavaScript
C++
Jira
+33

Опыт в автотестировании – 6 лет. Последний проект, над которым работала Мария в роли ведущего специалиста – сайт интернет-магазина техники (десктопная версия). Проводила автоматизированное тестирования (Kotlin), интеграционное и e2e тестирования. Занималась формированием тестовых фреймворков с 0, настраивала CI, была большая работа с таблицами, лидила API-тесты (распределяла работу между командой). До этого работала над сайтом (десктоп и мобилка) крупного ритейлера товаров для строительства и дома. Занималась автоматизированным тестированием (Java), интеграционным и e2e как фронтенд, так и бэкенд части. Настраивала CI, занималась планированием и оценкой работ. Есть опыт написания автотестов на Typescript, готова перейти на Node.JS, так как интересно попробовать новое, считает, что сложностей не будет. Многие технологии осваивает самостоятельно, так как интересно попробовать. Стек: Java, Selenide/Selenium, Kotlin, RestAssured, Wiremock, Mountebank, Jenkins, Allure, Docker, TestNG, Junit, Kibana, PostgreSQL, MongoDB, Windows, Mac OS X, Unix, Bamboo. Личные качества: нацеленность на саморазвитие, критическое мышление, коммуникабельность

Подробнее

Недавно просмотренные специалисты

FinTech & Banking • FoodTech • IoT • Manufacturing • Travel, Hospitality & Restaurant business
ОЯ
Олег Я.
Новосибирск
Kotlin разработчик
Senior
4 285,71 Р/час
Управление командой
ELK
Grafana
Работа с интеграциями
PHP
Gitlab CI
архитектура
GitLab
Монолитная архитектура
Базы данных
+45

Инженер-программист с опытом работы 10+ лет. Сильные навыки в разработке и внедрении программного обеспечения, проектировании реляционных баз данных, архитектуры проектов - Уверенное знание различных DB-движков (MySql, MariaDB, PostgreSQL+postgis, Redis, MongoDB). Опыт использования сложных запросов, хранимых функций, триггеров и процедур. - Механизмы кэширования (Memcached) - Опыт объектно-ориентированного программирования. Функциональное программирование. Сильный опыт работы с паттернами проектирования. - Программирование на PHP (PHP5.3+, PHP7.0-7.4, REST API, WebSocket, фреймворки: Yii, Yii2). - Программирование на Kotlin (Ktor, Exposed, socket.io). - Опыт работы с Javascript: React.js, Node.js, Socket.IO. - Сильный опыт использования брокеров очередей (RabbitMQ, Apache Kafka). - Опыт ведения логов (Graylog, ELK) - Опыт мониторинга (Zabbix) - Настройка Kubernetes на metallbare, написание конфигурации для stateful и stateless приложений, настройка лимитов для pods, развертывание приложений по CI/CD - Написание библиотек для распространенных случаев использования на PHP и Kotlin - Опыт работы с Docker: сборка образов, использование среды разработки с помощью docker-compose, опыт использования в продакшене. - Регулярное использование паттернов проектирования и Unit-тестов, непрерывная интеграция, автоматизация сборок. - Проектирование и планирование проектов. Опыт экстремального программирования - Проектирование и программирование клиент-серверных приложений (REST API, GraphQL, документация swagger). - CI/CD: опыт настройки и оптимизации заданий Gitlab CI (shell и docker runners). - Отладка и рефакторинг кода. Большой опыт сопровождения и улучшения существующего кода - Оптимизация производительности приложений (оптимизация баз данных, профилирование и оптимизация приложений) - Опыт руководства командой, работа с трекерами и планировщиками (JIRA, Youtrack, Redmine). Опыт работы с системами контроля версий GIT

Подробнее
E-commerce & Retail • Travel, Hospitality & Restaurant business
МГ
Максим Г.
Минск
Data Scientist
Middle+
4 415,58 Р/час
NVidia
ecr
TLS
AWS
gamemaker
Databricks
Numpy
Data Factory
Git
Pandas
+56

Специалист по анализу данных / Инженер по машинному обучению с опытом работы более 3-х лет. Специалист по анализу данных, специализирующийся на дата-центрированных проектах. Умение выявлять бизнес-проблемы и решать их с использованием различных подходов обработки и анализа данных, подтвержденное на практике. Умение работать со полным жизненным циклом проектов машинного обучения: от сбора данных до развертывания обученных решений. Области специализации: обработка естественного языка, модели прогнозирования и компьютерное зрение. Языки программирования Python. Технологии программирования GeoPy. Наука о данных Pandas, Matplotlib, Numpy, Seaborn, Plotly, PowerBI. Машинное обучение Scikit-learn, Hyperopt, kmodes, UMAP, Prophet, Boruta, LightGBM, XGBoost. Глубокое обучение PyTorch, NVIDIA NGC. Компьютерное зрение Tesseract OCR. Обработка естественного языка Hugging Face, AllenNLP, Gensim, NLTK. MLOps MLFlow, Neptune. Инженерия данных pache Airflow, Apache Spark, PySpark. Облачные технологии AWS(Lambda, SageMaker, S3, EC2, ECR, EKS, CloudWatch и т. д.), Azure(VMs, ML, Databricks, Blob Storage, DataFactory). Базы данных PostgreSQL, MySQL, Redis. DevOps Docker, Docker Compose, Kubernetes(k8s). Системы контроля версий Git, Github. Достижения Помощник по юридическим документам Разработал систему для предложения пользователям структуры документов и автодополнения текстовых предложений в типовых юридических контрактах, использующую модели на архитектуре transformer. Настройка инфраструктуры AWS Настроил инфраструктуру AWS для мониторинга моделей и метрик на этапе экспериментирования, что позволило сделать процесс разработки более удобным и эффективным, а также ускорило развертывание моделей машинного обучения. Настройка обработки данных Разработал конвейеры ETL с Azure Databricks и Apache Spark для эффективной интеграции данных из разных источников в центральное хранилище для дальнейшего использования в аналитической платформе.

Подробнее