QA Engineer

На данный момент QA Engineer.

Мои компетенции и опыт

QA Engineer с 5+ лет коммерческого опыта, специализирующийся на комплексном тестировании сложных систем — от веб-платформ до AI/ML сервисов. Прошел путь от функционального тестировщика до Performance QA Engineer с экспертизой в Computer Vision и Large Language Models. Работал как в роли единственного QA в команде, так и в качестве ведущего специалиста.

Текущая позиция (CAE, с декабря 2024)

Проект: Разработка и тестирование промышленных AI-сервисов Computer Vision для индустриальных задач.

Обязанности:

• Полный цикл тестирования 4 микросервисов CV (обнаружение объектов, OCR, сравнение изображений)
• Валидация точности моделей с использованием метрик CER/WER/mAP
• Нагрузочное тестирование с использованием Nvitop
• Работа с данными: сбор и разметка датасетов до 10k изображений в CVAT
• Мониторинг и отладка распределенной системы (ELK, Docker, RabbitMQ)

Достижения:

• Предложил оптимизацию модели детекции через Shifted Window (Swin), повысившую точность распознавания
• Внедрил систему постобработки на RegEx, сократившую ошибки формата данных на ~15%
• Создал комплексную стратегию тестирования AI-сервисов с акцентом на воспроизводимость результатов

Предыдущий опыт (a1qa, нужен доступ к резюме

Performance QA Engineer (февраль 2024)

Проект: Веб-платформа с высокой нагрузкой (~500k пользователей).

Достижения:

• Разработал с нуля и поддерживал скрипты нагрузочного тестирования в JMeter
• Настроил мониторинг метрик через Grafana + InfluxDB + Telegraf
• Интегрировал сценарии тестирования производительности в CI/CD (Jenkins)
• Добился измеримого повышения скорости загрузки страниц через оптимизации

QA Engineer (январь 2022)

Проект: Онлайн-платформа для обучения с клиентами уровня University of Oxford.

Обязанности:

• Тестирование веб-платформы, мобильных приложений (PWA), интеграций (Shopify, Edlink)
• Рефакторинг legacy тестовой базы (700+ тест-кейсов)
• Создание коллекций Postman для API-тестирования
• Работа в качестве единственного QA в команде на старте проекта

QA Engineer (март 2021)

Проект: Стартап в сфере торговли ценными бумагами на американском рынке.

Достижения:

• Создал с нуля тестовую базу, ставшую основой для регулярных смоук-тестов
• Автоматизировал смоук-тестирование с помощью Katalon Recorder

Ключевые компетенции

• Тестирование AI/ML: CV модели, LLM промпты, метрики качества (CER/WER/mAP)
• Performance тестирование: JMeter, Locust, мониторинг (Grafana/ELK)
• API тестирование: REST, FastAPI, Swagger, Postman
• Инфраструктура: Docker, микросервисы, RabbitMQ, CI/CD
• Аналитика данных: Python (Pandas, OpenCV), SQL, работа с датасетами