Евгений Рожков

QA Automation Engineer

Торгово-клиринговая система: матчинг, клиринг, риск-менеджмент, рыночные данные. Удалённо. • Разрабатываю и поддерживаю fullstack-автотесты (UI + API + БД) на Python, pytest и Playwright: Page Object, менеджеры, фикстуры, Allure-отчёты, запуск в Docker и GitLab CI, секреты из Vault (OpenBao). • Автоматизировал проверку приостановок торгов: REST API, UI мониторинга и сверка с требованиями в Confluence — сценарии разных режимов приостановки и торговых площадок. • Тестирую сервис внешних рыночных данных по всей цепочке: шлюз – обработчик – минутные срезы – Kafka; кейсы в Zephyr Scale, разбор расхождений через логи и PostgreSQL. • Самостоятельно обслуживаю тестовые стенды: Linux/SSH, установка пакетов, рестарт сервисов, прогон торгового дня; локализую инциденты до конкретного сервиса через Grafana и SQL. • Ревьюю системную аналитику до разработки: нахожу пробелы в спецификациях (обрыв сессии, граничные случаи расписания торгов, идемпотентность операций). Стек: Python, pytest, Playwright, Allure, REST API, PostgreSQL, Kafka, FIX, Docker, GitLab CI, Vault, Linux, Grafana, Zephyr Scale

• Автоматизировал проверку приостановок торгов: REST API, UI мониторинга и сверка с требованиями в Confluence — сценарии разных режимов приостановки и торговых площадок
• Разработал и поддерживает fullstack-автотесты (UI + API + БД) на Python, pytest и Playwright с запуском в Docker и GitLab CI, секретами из Vault (OpenBao)
• Самостоятельно обслуживает тестовые стенды и локализует инциденты до конкретного сервиса через Grafana и SQL
• Находит пробелы в спецификациях до разработки: обрыв сессии, граничные случаи расписания торгов, идемпотентность операций

QA Engineer (Fullstack)

AdTech-маркетплейс и внутренний AI-ассистент на RAG. Удалённо. • Перестроил неработающую legacy-базу из 2300+ автотестов (API + UI): ~80% проверок бизнес-логики перенёс из UI на уровень API, дубли свернул в параметризацию, тяжёлые UI-сценарии и флаки вынес в отдельный ночной набор. Основной регресс — с ~2 часов до ~5 минут, ночной прогон — 100% Pass Rate. • Внедрил AI-assisted разработку автотестов: Cursor с проектными правилами (.mdc) и агент, который по тикету и Swagger-спецификации пишет черновик теста в стиле фреймворка, а автоматизатор ревьюит. Время на автотест нового сценария сократилось примерно вдвое, замечаний на code review стало ~на 30% меньше. • Настроил AI-триаж ночного прогона: LLM разносит упавшие тесты по логам и Allure на «дефект / флак / окружение» и готовит черновик баг-репорта — разбор прогона сократился с ~1 часа до ~15 минут. • Построил с нуля фреймворк тестирования RAG-ассистента: эталонный набор вопросов (golden set), оценка ответов через LLM-as-a-judge (релевантность, опора на источник), проверки на prompt injection. Совпадение ответов с документацией — до 80%, проверка ответов перед релизом — с ~1 дня до ~2 часов. • Нашёл уязвимость класса prompt injection, через которую ассистент выдавал внутреннюю документацию и данные, недоступные пользователю, — закрыта до релиза. • Сделал DSL-обёртку на Python, на которой мануальные QA пишут UI-автотесты без глубокого знания кода; выстроил code review тестового кода, настроил GitLab CI с динамическим окружением под каждую фичу. Стек: Python, pytest, Playwright, Selenium, GitLab CI, Docker, PostgreSQL, Allure TestOps, Cursor, LLM-агенты

• Основной регресс сокращён с ~2 часов до ~5 минут, ночной прогон — 100% Pass Rate
• ~80% проверок бизнес-логики перенёс из UI на уровень API, дубли свернул в параметризацию, тяжёлые UI-сценарии и флаки вынес в отдельный ночной набор
• Время на автотест нового сценария сократилось примерно вдвое, замечаний на code review стало ~на 30% меньше
• Разбор ночного прогона сократился с ~1 часа до ~15 минут благодаря AI-триажу упавших тестов по логам и Allure
• Совпадение ответов RAG-ассистента с документацией — до 80%, проверка ответов перед релизом — с ~1 дня до ~2 часов
• Нашёл уязвимость класса prompt injection, через которую ассистент выдавал внутреннюю документацию и данные, недоступные пользователю, — закрыта до релиза
• Сделал DSL-обёртку на Python, на которой мануальные QA пишут UI-автотесты без глубокого знания кода; настроил GitLab CI с динамическим окружением под каждую фичу

QA Engineer (Fullstack)

GovTech-платформа с миллионной аудиторией: 50+ микросервисов, event-driven на Kafka. Москва, удалённо. • Спроектировал и внедрил автоматизацию с нуля (до этого автотестов не было): API-фреймворк на pytest + requests и UI-тесты на Selenium с Page Object. 700+ API-тестов (JSON Schema, бизнес-логика, негативные сценарии), 70% покрытия критического функционала. • Встроил автотесты в GitLab CI: ночной регресс, запуск на merge request и релиз, Allure-отчёты с трендами, параллельный запуск через pytest-xdist. Ручной регресс ~3 часа заменён автоматическим прогоном ~5 минут. • Встроил LLM-ассистентов в работу QA на обезличенных данных, без передачи ПДн: генерация каркасов API-тестов и JSON-схем по Swagger, тестовых данных и параметризаций, черновиков SQL-запросов. Покрытие нового эндпоинта — примерно с 1 дня до 3–4 часов. • Автоматизировал проверку консистентности данных в event-driven архитектуре: события Kafka и кросс-проверки с MySQL. Разбор логов в Kibana по trace_id сократил среднее время локализации дефекта на 40%. • 90+ релизов, 500+ дефектов с приоритизацией по бизнес-импакту. Стек: Python, pytest, requests, Selenium, pytest-xdist, GitLab CI, MySQL, Kafka, Kibana (ELK), Allure, LLM-ассистенты

• 700+ API-тестов (JSON Schema, бизнес-логика, негативные сценарии), 70% покрытия критического функционала
• Ручной регресс ~3 часа заменён автоматическим прогоном ~5 минут
• Покрытие нового эндпоинта — примерно с 1 дня до 3–4 часов
• Разбор логов в Kibana по trace_id сократил среднее время локализации дефекта на 40%
• 90+ релизов, 500+ дефектов с приоритизацией по бизнес-импакту

QA Engineer

Федеральный e-commerce маркетплейс электротехники: Web, REST API, Android. Удалённо. • Функциональное, регрессионное, интеграционное и smoke-тестирование Web, REST API и Android-приложения — 100+ релизов, 400+ дефектов, в том числе критические в корзине и интеграции с платёжными системами. • Внедрил pixel-perfect и кроссбраузерную проверку вёрстки по макетам Figma — UI-багов в продакшене стало на 30% меньше. • Android: анализ трафика через Charles Proxy и Android Studio, поведение offline и на медленной сети; SQL-проверки (MySQL) остатков, промокодов и статусов заказов; 300+ тест-кейсов в Zephyr. Стек: Postman, Swagger, MySQL, Charles Proxy, Chrome DevTools, Android Studio, Figma, Jira, Zephyr, Git

• 100+ релизов, 400+ дефектов, в том числе критические в корзине и интеграции с платёжными системами
• UI-багов в продакшене стало на 30% меньше после внедрения pixel-perfect и кроссбраузерной проверки вёрстки по макетам Figma
• 300+ тест-кейсов в Zephyr