Мы с важной новостью: с 28 февраля 2025 года сервис Хабр Фриланс прекратит свою работу.
Купить услуги можно до 28 февраля 2025, но пополнить баланс уже нельзя. Если на вашем счете остались средства, вы можете потратить их на небольшие услуги — служба поддержки готова поделиться бонусами, на случай, если средств немного не хватает.
Software Development Engineer in Test (SDET)
Библиотека моделей (СБЕР)
Добавлено
17 июн 2023 в 15:09
О проекте:
Платформа предоставляет готовый набор LowCode/NoCode инструментов для автоматизированной разработки AI и ML моделей, позволяет решать задачи машинного обучения, ускоряет процесс проверки гипотез, в принципе упрощает процесс разработки и валидации моделей, а также контролирует результат работы модели в ПРОМ.
Что было сделано:
1. Успешная реализация автоматизации: Разработал и внедрил фреймворк автоматизации тестирования, который существенно увеличил эффективность и точность тестирования. Это позволило сократить время выполнения тестовых сценариев на 50% и снизить количество ошибок, обнаруженных на продуктивной среде.
2. Оптимизация времени тестирования: Разработал и реализовал стратегию параллельного выполнения тестов, что позволило существенно сократить время тестирования. Удалось достичь 60% увеличения скорости выполнения тестов и сократить время релиза новых версий продукта.
3. Внедрение Continuous Integration: Интегрировал автоматические тесты в процесс Continuous Integration, используя инструменты, такие как Jenkins и Bitbucket CI/CD. Это позволило обеспечить быструю обратную связь о качестве кода и идентифицировать проблемы раньше, что привело к сокращению времени на исправление ошибок и повышению качества продукта.
4. Выявление и решение критических проблем: Внедрил мониторинг по найденным дефектам. Это способствовало снижению количества дефектов с приоритетом Blocker с 66% до 20%;
5. Обучение и менторство: Организовывал внутренние тренинги и обучение для членов команды по автоматизации тестирования и использованию инструментов. Мои усилия помогли повысить компетенции команды и улучшить ее производительность.
Платформа предоставляет готовый набор LowCode/NoCode инструментов для автоматизированной разработки AI и ML моделей, позволяет решать задачи машинного обучения, ускоряет процесс проверки гипотез, в принципе упрощает процесс разработки и валидации моделей, а также контролирует результат работы модели в ПРОМ.
Что было сделано:
1. Успешная реализация автоматизации: Разработал и внедрил фреймворк автоматизации тестирования, который существенно увеличил эффективность и точность тестирования. Это позволило сократить время выполнения тестовых сценариев на 50% и снизить количество ошибок, обнаруженных на продуктивной среде.
2. Оптимизация времени тестирования: Разработал и реализовал стратегию параллельного выполнения тестов, что позволило существенно сократить время тестирования. Удалось достичь 60% увеличения скорости выполнения тестов и сократить время релиза новых версий продукта.
3. Внедрение Continuous Integration: Интегрировал автоматические тесты в процесс Continuous Integration, используя инструменты, такие как Jenkins и Bitbucket CI/CD. Это позволило обеспечить быструю обратную связь о качестве кода и идентифицировать проблемы раньше, что привело к сокращению времени на исправление ошибок и повышению качества продукта.
4. Выявление и решение критических проблем: Внедрил мониторинг по найденным дефектам. Это способствовало снижению количества дефектов с приоритетом Blocker с 66% до 20%;
5. Обучение и менторство: Организовывал внутренние тренинги и обучение для членов команды по автоматизации тестирования и использованию инструментов. Мои усилия помогли повысить компетенции команды и улучшить ее производительность.
