QA авто, Middle+

ID 8748
Специалист недоступен
Посмотрите похожих специалистов для решения ваших задач

Похожие специалисты

FinTech & Banking • Manufacturing • Telecom
СФ
Станислав Ф.
Санкт-Петербург
QA авто
Senior
4 545,45 Р/час
Java
SQL
Confluence
Cucumber
Docker
ELK Stack
Gradle
Jira
JUnit
Kafka
+94

3+ года опыта как QA Lead и 10+ лет опыта в тестировании: построение процесса тестирования и автоматизация тестирования (Java, Selenium/Selenide, TestNG/Junit и CI/CD). • На предыдущем месте был Ведущим инженером-тестировщиком (Java, Selenium, TestNG) в телекоммуникационной компании. • На данный момент руководитель групп тестирования и Главный инженер-тестировщик (Java, Selenide, Junit) в одном из ведущих банков страны. Навыки: • Языки: Java, SQL • Инструменты: SoapUI, Postman, Cucumber, Selenium Webdriver, Selenide, Selenoid, Docker, Gradle, Maven, Jira, Kafka, Confluence, Cucumber, Swagger, ELK, TestNG, JUnit, IBM Equation, TestRail, TestIT, Moon, Spring, Spring Kafka • CI/CD: Jenkins, Mesos, Marathon, Openshift, k8s, Teamcity, Bamboo • ОС: Windows, Linux, OS X, Android • Технологии: REST, HTTP, SOAP, Thrift • БД: influxDB, MongoDB, PostgreSQL, Oracle • IDE: VSC, Intellij Idea, DataGrip • VCS: Git • Методологии: Agile, Scrum, Waterfall, BDD

Подробнее
FinTech & Banking
ОШ
Ольга Ш.
Москва
QA авто
Senior
2 597,4 Р/час
Selenium
DOM
HTML
HTTP
SOAP
JSON
Allure
CI/CD
Jenkins
TeamCity
+80

Более 5 лет профессионального опыта в ручном и автоматизированном, функциональном тестировании в различных областях: финансы, туризм и другие сферы. Знакома с широким спектром инструментов тестирования (Chrome DevTools, Swagger, Postman, Fiddler); Selenium WebDriver + Docker, Allure, Selenoid, TestNG, restAssured, Spring. Опыт работы с программным обеспечением для отслеживания ошибок (Jira, Youtrack). Знакома с БД: SQL (MySQL, PostgreSQL), NoSQL (MongoDB). Опыт работы по Scrum. Планирование и согласование релизов с командами разработки. Владение англ.яз. достаточным для общения на проф.темы, ведения тех.переписки, написание документации по тестированию. Имеется опыт в следующем: - Опыт тестирования на Python; - Понимание работы с docker, git, gitlab, CI; - Понимание работы микросервисной архитектуры; - Понимание работы REST-архитектуры; - Опыт работы с Pytest; - Опыт тестирования REST API, Web GUI. - Знание ООП и паттернов, применяемых в автотестировании; - Опыт работы с SOAP; - Глубокое понимание клиент-серверной архитектуры; - Опыт работы с Camunda;  - Навыки написания заглушек.

Подробнее

Недавно просмотренные специалисты

FinTech & Banking
КЛ
Константин Л.
Москва
Data аналитик
Middle+
3 896,1 Р/час
PostgreSQL
SQL
Python
Hive
Spark
Hadoop
GreenPlum
Apache Spark
Kafka
DWH
+14

Константин — опытный data-аналитик с навыками работы в области FinTech & Banking. Обладает глубоким пониманием SQL, GreenPlum, Apache Hive, Apache Spark, Apache AirFlow, CI/CD, Python, PostgreSQL, Hive, Spark, DWH, Hadoop, Kafka и HDFS. В портфолио Константина — участие в проекте миграции на Greenplum, где он разработал витрину данных с заявками розничных клиентов по всем кредитным продуктам. Также он участвовал в миграции процесса подготовки предодобренных предложений с SAS на Greenplum. На другом проекте Константин реализовал проверку качества данных из внешних источников, что повысило точность прогноза ML модели на 8,7%. Инициировал разработку системы мониторинга работы пайплайнов, что улучшило соблюдение SLA на 32,4%. Для личного кабинета клиента Константин разработал MVP финансовой аналитики. Повысил производительность витрины данных за счёт оптимизации запросов и внедрения индексов, что привело к повышению скорости работы запросов на 26,4%. Также Константин занимался прогнозированием доходов от зарплатных продуктов, страховых продуктов и пассивов юридических лиц. Автоматизировал процесс расчёта прогноза доходов от зарплатных продуктов. Доработал модель прогнозирования доходов по страховым продуктам, повысив точность прогноза на 34,6%. Собрал запросы заказчиков и подготовил доработку витрины прогнозов пассивов юридических лиц, что позволило повысить удовлетворённость клиентов на 18,8%.

Подробнее