О себе
QA Engineer с 3+ годами опыта в финтехе и медиа. Специализируюсь на тестировании API, платежных систем и интеграций (KYC, крипто-провайдеры). Имею опыт ручного и автоматизированного тестирования (Python, Pytest), включая полный цикл: анализ требований, тест-дизайн, выполнение тестирования и анализ дефектов. Сократил время регрессионного тестирования с 1 дня до 2 часов за счёт внедрения автоматизации, а также выявлял критические дефекты в финансовых сценариях до выхода в продакшен.
Опыт работы
Finharbor
QA Engineer
Domain: финтех, банкинг, крипто-кошелек Тестировал платежные сценарии, крипто-транзакции и операции аккаунтов на уровне API и интеграций Выполнял функциональное, регрессионное и smoke тестирование в рамках релизных циклов Разработал и поддерживал автотесты на Python (Pytest, Requests) для тестирования ключевых API сценариев (платежи, крипто-операции) Выявил критические дефекты валидации при создании SEPA/SWIFT контрагентов Анализировал логи и инциденты в Sentry Поддерживал и структурировал тестовую документацию (200+ тест-кейсов) для платежных интеграций и KYC сервисов.
- Сократил время регресса с 1 дня до 2 часов за счёт внедрения автоматизации
- Выявил критические дефекты валидации при создании SEPA/SWIFT контрагентов, предотвращая появление некорректных данных в системе
- Сократил время расследования багов с 20 до 5 минут за счёт анализа логов и инцидентов в Sentry
Startyourtime
QA Engineer
Domain: Медиасервисы, интерактивный стриминг, технологии второго экрана (Second Screen) Проводил функциональное, регрессионное и исследовательское тестирование web-приложения Инициировал и внедрил автоматизацию API тестирования (Pytest) Тестировал более 80 API эндпоинтов Анализировал API и backend-логи для воспроизведения сложных дефектов Автоматизировал рутинные QA-задачи с помощью Python Работал с базами данных (MongoDB) для проверки корректности данных Участвовал в улучшении качества продукта за счёт раннего выявления дефектов
- Увеличил покрытие критических сценариев за счёт внедрения автоматизации API тестирования
- Выявлял интеграционные дефекты до релиза при тестировании более 80 API эндпоинтов
- Сократил время выполнения рутинных QA-задач в 2 раза за счёт автоматизации с помощью Python
Проекты
Разработка локального AI-ассистента (чат-бот)
Реализовал взаимодействие с LLM-моделью для обработки пользовательских запросов Настроил обработку текстовых и голосовых сообщений (STT/TTS) Организовал хранение истории диалогов для поддержания контекста Оптимизировал работу приложения в условиях ограниченных ресурсов
Образование
Московский технический университет связи и информатики (МТУСИ)
2017 — 2021Инфокоммуникационные технологии и системы связи
Бакалавр