Contact information

This job seeker has hidden his personal information, but you can send him a message or suggest a job to him if you open his contact info.

Work experience

QA-інженер

from 10.2021 to 07.2026 (4 years 10 months)
Movadex, Львів (IT)

- Розробляла та підтримувала 300–500 тестових кейсів на кожен проєкт у понад 10 веб-, мобільних та адмін-панельних проєктах, зокрема 3–5 масштабних продуктів
- Щотижня виявляла та відстежувала 20–50 багів у Jira, виконуючи верифікацію даних, технічні аудити та перевірки локалізації для підтвердження бізнес-логіки та поведінки продукту
- Перетворювала бізнес-вимоги на структуровані тестові сценарії та вела тестову документацію (тест-кейси, тестові плани тощо) у Qase — розвиваючи навички системного аналізу та точності роботи з даними
- Співпрацювала з розробниками та продуктовими командами в рамках Agile/Scrum процесів, аналізувала вимоги, перевіряла бізнес-логіку та дані для виявлення невідповідностей

Education

Львівський національний університет ім. Івана Франка

Економічний, Економічна кібенетика, Львів
Higher, from 2018 to 2023 (5 years)

Additional education and certificates

Mate Academy

2026, 6 місяців
Certificate

Knowledge and skills

• EDA
• SQL
• Tableau
• MS Power BI
• MS Excel
• Google Sheets
• pandas
• NumPy
• Python
• Looker Studio
• Data visualization
• Analytical thinking

Language proficiencies

• English — average
• Ukrainian — fluent

Additional information

Маю практичний досвід у Data Analytics через роботу з реальними e-commerce даними. Виконувала аналіз продажів і бізнес-метрик, EDA, статистичне тестування та A/B-тестування, працювала з SQL, Python, BigQuery, Tableau та Power BI. Результати аналізу перетворювала на бізнес-висновки та рекомендації.

Завершила практичну сертифікацію з Data Analytics у Mate Academy та реалізувала кілька проєктів із використанням SQL, Python, Tableau та Power BI.

Маю магістерський ступінь з економічної кібернетики — дипломна робота присвячена моделюванню ефективності інтернет-реклами методами машинного навчання (кластеризація, логістична регресія, XGBoost).

Сильні сторони: уважність до деталей, структурне мислення, самостійність у вивченні нового, вміння доводити аналіз до конкретного бізнес-висновку.

Портфоліо:
github.com/kl0lya
public.tableau.com/app/profile/olha.klochnyk