Кирилл Свешников

1. внедрил автоматизированное тестирование ключевых сценариев, что сократило регресс с 6+ часов до 42 минут

2. интегрировал запуск автотестов в GitLab CI/CD и настроил отчеты в Allure, что обеспечило прозрачность и наглядность результатов для всей команды

3. увеличил покрытие системы автотестами с 12 % до 74 %

4. снизил количество багов на проде за счет расширения тестового покрытия и внедрения автоматизированных проверок

5. внедрил систему pytest-маркировок для более гибкого управления запусками, что оптимизировало использование ресурсов и сократило общее время прогона тестов на пятую часть

1. Спроектировал и разработал фреймворк для API-автотестов на Python с использованием Pytest и Requests для ключевых сервисов LBS. Автоматизировал 40% рутинных sanity-проверок, что позволило сократить время получения обратной связи разработчикам
   
2.  Реализовал подход Data-Driven Testing (DDT) для проверки сложных наборов телекоммуникационных данных. Это позволило увеличить покрытие граничных и нестандартных сценариев на 25%, не усложняя код автотестов.
3. Разработал комплексные сценарии нагрузочного, стрессового тестирования и тестирования стабильности с использованием Locust и Apache JMeter. Обеспечил проверку работы системы с задержкой менее одной секунды при нагрузке свыше 50 000 одновременных пользователей.
4.  Оптимизировал процесс регрессионного тестирования, сопоставив ручные тест-кейсы с наборами автоматизированных тестов. Это позволило сократить объем ручного тестирования на 35% и повысить предсказуемость релизов.
5. Контейнеризировал тестовое окружение с помощью Docker, обеспечив единообразие окружений на локальных машинах и в CI/CD и сократив количество проблем, связанных с различиями между окружениями.