Артур А. QA ручной, Middle

Высокая компьютерная грамотность. Опыт работы с багтрекинговыми программами и инструментами тестирования: TFS, HP ALM, Redmine, Jira. Понимание работы протоколов SOAP, JSON, http Есть опыт работы с html, xml. С инструментами: Wireshark, Hermes, SoapUI Небольшой опыт работы с базами данных MySQL, Oracle, PostgreSql, Microsoft Access Написание SQL запросов средней сложности: с использование условий where, distinct, а так же goup by, left/ right/inner/outer join, union. Базовые навыки программирования. Школьный курс Pascal, Basic. Самостоятельное изучение php, java(2014г), python(2018-2019) Свободное чтение технической литературы и ведение деловой переписки на английском языке. Знание Английского, что позволяет взаимодействовать в в международных командах разработчиков

Я мануальный тестировщик с 4-летним опытом, постоянно развиваюсь в своей сфере и изучаю новое. Легко обучаема, стрессоустойчива, не боюсь большого объема работ, легко нахожу с людьми общий язык и имею отличные навыки тестирования: функциональное и нефункциональное, позитивное и негативное, Smoke-тестирование, интеграционное, модульное, исследовательское, GUI test, Ad hoc, регрессионное. Хочу участвовать в тестировании больших и малых проектов.

Александр — опытный IT-специалист в области QA. Обладает навыками работы с различными инструментами и технологиями, такими как Agile, API, Atlassian, Black box testing, Confluence, Framework, Functional testing, Integration testing, Jira, Kanban, Manual testing, Postman, Project management, QA, Redmine, REST, REST API, Scrum, Test case, Testing, TestRail, UI-тестирование, Unit testing. Александр работал на нескольких проектах, где занимал позиции QA lead, Senior QA engineer, QA Manager / Главный тестировщик, QA Engineer, Руководитель отдела тестирования. Он успешно руководил командами, выстраивал процессы тестирования, взаимодействовал со смежными командами и участвовал в разработке тестовой документации. На текущем проекте Александр занимается формированием команды тестировщиков, управлением командой, выстраиванием процессов тестирования и коммуникацией с другими командами. Также он участвует в тестировании каждого релиза и контролирует корректное движение задач в Jira. За время его работы количество обращений от пользователей сократилось с 50–60 до 5 в неделю, а время отклика на дефект — с 2–3 дней до 2–8 часов.

Локация: Москва, РФ Гражданство: Туркмения все да, в т.ч. Creatio

Более 5 лет опыта работы в системном и бизнес-анализе Участие в отраслевых проектах: образование, CRM системы, социальные сети, недвижимость, геоданные, ритейл, логистика, в том числе проекты гос. заказчика Сбор, выявление требований, подготовка и проведение интервью со стейкхолдерами Опыт разработки технических заданий, проектной документации, руководств пользователей, программ и методик испытаний, а также опыт аналитического сопровождения разработки и эксплуатации ПО Проектирование структур БД Прототипирование экранных интерфейсов в специализированном ПО (Axure RP, Figma) Проработка User Story, Use Cases Проектирование и тестирование интеграций посредством REST API (Swagger, Postman) Опыт работы с min, DBeaver, Mockups Опыт работы с монолитной и микросервисной архитектурой Разработка тест-кейсов и ручное тестирование ПО Опыт проведения внешних демонстраций продукта. Опыт обучения сотрудников.

- Инженер машинного обучения с опытом работы более 4-х лет, специализирующийся на разработке и внедрении передовых моделей машинного обучения. Обладает опытом в Python, TensorFlow, PyTorch, Keras и Scikit-learn, с пониманием обработки и визуализации данных с использованием NumPy, Pandas и Matplotlib. - Эксперт в области глубокого обучения, обработки естественного языка, компьютерного зрения и предиктивного анализа, со способностью улучшать функции продукта и операционную эффективность. Имел опыт оптимизации моделей с помощью предварительной обработки данных, создания признаков и настройки гиперпараметров. - Владеет навыками развертывания моделей с использованием Docker и Git, обеспечивающий масштабируемые и эффективные процессы машинного обучения. Знаком с Jupyter Notebooks для прототипирования и MLflow для управления жизненным циклом. - Демонстрирует сильные аналитические навыки, умело извлекающий инсайты из данных. Тесно сотрудничает с межфункциональными командами для интеграции решений искусственного интеллекта в программные системы. - Постоянно стремится к обучению и освоению новых методов в области машинного обучения, искусственного интеллекта и науки о данных с целью стимулировать инновации и улучшать результаты.