Специалисты

Платформа обработки платежей, FinTech

Роль в проекте Автоматизированный QA-инженер Команда проекта Менеджер продукта (1), Разработчики Backend/Frontend (8), DevOps (2), QA (3) Описание проекта Разработка и поддержка B2B SaaS-платформы для обработки онлайн-платежей с использованием AI, Big Data, глубокого анализа и сложных системных интеграций (включая экосистему Salesforce). Обязанности на проекте ● Разработка и поддержка автоматизированных тестов на Python с использованием Pytest, Playwright, Requests, SQLAlchemy и TensorFlow для комплексного тестирования платежных систем и антифрод-логики. ● Настройка тестовых окружений в Kubernetes с использованием kubectl и Helm, мониторинг работы сервисов через ELK и Sentry. ● Автоматизация функционального, регрессионного, интеграционного, E2E и нагрузочного тестирования, включая тестирование ML-приложений. ● Анализ требований, разработка и актуализация тестовой документации: тест-планов, тест-кейсов, чек-листов, автотестов. ● Обнаружение, документирование и отслеживание дефектов в Jira, приоритизация задач, взаимодействие с разработчиками и аналитиками. ● Написание SQL-запросов (JOIN, агрегации, подзапросы) для проверки корректности данных в PostgreSQL и MySQL. ● Интеграция тестов в CI/CD (GitLab CI, Jenkins), генерация отчетов в Allure. ● Тестирование REST API через Postman и Swagger, работа с микросервисной архитектурой и асинхронными очередями (Kafka, RabbitMQ). Личные результаты ● Автоматизировала 80% регрессионных тестов, что сократило время тестирования на 40%. ● Внедрила скриншотное тестирование верстки через Playwright, что позволило выявлять UI-дефекты на ранних этапах. ● Оптимизировала процессы тестирования ML-моделей с использованием TensorFlow, повысив точность предсказаний на 15%. ● Снизила количество дефектов в продакшене на 25% за счёт улучшения тестового покрытия и детализации чек-листов.

Python, Pytest, Playwright, Requests, SQLAlchemy, TensorFlow, Celery, Kubernetes, Docker, AWS, PostgreSQL, MySQL, Kafka, RabbitMQ, Jira, Confluence, Slack.

Апрель 2023 – Ноябрь 2025 месяцев

Апрель 2023 – Ноябрь 2025

Роль в проекте Автоматизированный QA-инженер Команда проекта Менеджер продукта (1), Разработчики Backend/Frontend (8), DevOps (2), QA (3) Описание проекта Разработка и поддержка B2B SaaS-платформы для обработки онлайн-платежей с использованием AI, Big Data, глубокого анализа и сложных системных интеграций (включая экосистему Salesforce). Обязанности на проекте ● Разработка и поддержка автоматизированных тестов на Python с использованием Pytest, Playwright, Requests, SQLAlchemy и TensorFlow для комплексного тестирования платежных систем и антифрод-логики. ● Настройка тестовых окружений в Kubernetes с использованием kubectl и Helm, мониторинг работы сервисов через ELK и Sentry. ● Автоматизация функционального, регрессионного, интеграционного, E2E и нагрузочного тестирования, включая тестирование ML-приложений. ● Анализ требований, разработка и актуализация тестовой документации: тест-планов, тест-кейсов, чек-листов, автотестов. ● Обнаружение, документирование и отслеживание дефектов в Jira, приоритизация задач, взаимодействие с разработчиками и аналитиками. ● Написание SQL-запросов (JOIN, агрегации, подзапросы) для проверки корректности данных в PostgreSQL и MySQL. ● Интеграция тестов в CI/CD (GitLab CI, Jenkins), генерация отчетов в Allure. ● Тестирование REST API через Postman и Swagger, работа с микросервисной архитектурой и асинхронными очередями (Kafka, RabbitMQ). Личные результаты ● Автоматизировала 80% регрессионных тестов, что сократило время тестирования на 40%. ● Внедрила скриншотное тестирование верстки через Playwright, что позволило выявлять UI-дефекты на ранних этапах. ● Оптимизировала процессы тестирования ML-моделей с использованием TensorFlow, повысив точность предсказаний на 15%. ● Снизила количество дефектов в продакшене на 25% за счёт улучшения тестового покрытия и детализации чек-листов.

Python, Pytest, Playwright, Requests, SQLAlchemy, TensorFlow, Celery, Kubernetes, Docker, AWS, PostgreSQL, MySQL, Kafka, RabbitMQ, Jira, Confluence, Slack.

Платёжные шлюзы, эквайринг, FinTech

Роль в проекте Автоматизированный QA-инженер Команда проекта Менеджер продукта (1), Разработчики (6), DevOps (1), QA (2) Описание проекта Разработка и поддержка платформы для обработки платежей, кассовых потоков и эквайринга для крупных корпоративных клиентов и e-commerce. Обязанности на проекте ● Разработка и поддержка автотестов на Python с использованием Pytest, Requests, Playwright и SQLAlchemy. ● Автоматизация функционального, регрессионного, E2E и интеграционного тестирования платежных шлюзов и ML-решений. ● Тестирование REST API через Postman и Swagger, работа с микросервисами и внешними интеграциями. ● Настройка тестовых окружений в GCP и Kubernetes, управление облачными ресурсами. ● Анализ и актуализация тестовой документации, написание тест-кейсов и чек-листов. ● Обнаружение и документирование дефектов в Jira, участие в скрам-митингах и планировании спринтов. ● Использование RabbitMQ для асинхронного тестирования взаимодействия между сервисами. Личные результаты ● Реализовала автоматизацию тестирования API-интеграций, что сократило время ручного тестирования на 50%. ● Внедрила принципы SOLID и DRY в код автотестов, повысив их поддерживаемость и читаемость. ● Улучшила покрытие тестами ключевых бизнес-сценариев на 30%, что снизило количество инцидентов в prod.

Python, Pytest, Requests, Playwright, SQLAlchemy, TensorFlow, GCP, Kubernetes, Docker, MySQL, Jira, Confluence, RabbitMQ

Июнь 2020 – Апрель 2023 месяцев