• Файл

Андрій

Automation engineer

Розглядає посади:
Automation engineer, Front-end програміст, Back end програміст, Node.js-розробник, AI-інженер
Вік:
20 років
Місто проживання:
Інші країни
Готовий працювати:
Дистанційно

Контактна інформація

Шукач вказав телефон .

Прізвище, контакти та світлина доступні тільки для зареєстрованих роботодавців. Щоб отримати доступ до особистих даних кандидатів, увійдіть як роботодавець або зареєструйтеся.

Завантажений файл

Версія для швидкого перегляду

Це резюме розміщено у вигляді файлу. Ця версія для швидкого перегляду може бути гіршою за оригінал резюме.

Андрій Благий
AI / QA Automation Engineer [відкрити контакти](див. вище в блоці «контактна інформація»)

Спеціаліст із автоматизації процесів, E2E/UI тестування та telegram
інтеграції ШІ-технологій. Маю практичний досвід розробки [відкрити контакти](див. вище в блоці «контактна інформація»)
скриптів для взаємодії з вебінтерфейсами (Playwright,
концепція POM), збору даних (Web Scraping) та автоматизації
на основі комп'ютерного зору (OCR, координатна детекція). МОВИ
Експертно володію інструментами оркестрації хмарних та Англійська: (B2)
локальних LLM, маю досвід обробки великих масивів даних Upper-Intermediate
(кілька гігабайт тексту) та їх підготовки для донавчання Українська: Рідна.
моделей (Fine-tuning). Розробляю стійкі, анонімізовані та
оптимізовані за пам'яттю автоматизовані рішення.

НАВИЧКИ ДОСВІД
AI & Automation Engineer / Незалежний розробник
Automation & QA: Freelance / Independent
(2023 - наразі)
UI & E2E Automation, Page Object Model
(POM), емуляція дій користувача,
автоматизація десктопних та мобільних UI & E2E Автоматизація
процесів, навантажувальне тестування 1.Розробляю скрипти для автоматизації та
(Load/Stress Testing) тестування функціоналу складних
вебінтерфейсів, симулюючи реальну поведінку
Computer Vision & AI: користувачів.
Computer Vision Automation 2.Впроваджую концепцію Page Object Model (POM)
(координатне мапування, обробка для створення чистої, модульної та легко
графічного інтерфейсу), OCR підтримуваної архітектури автотестів.
розпізнавання тексту та капч (Nvidia 3.Створив софт для масового керування акаунтами
OCR), Fine-tuning & LoRA training (робота Telegram, автоматизувавши рутинні операції.
з датасетами обсягом у кілька ГБ).
Комп'ютерний зір та Оптимізація
Web Scraping & Data Processing:
1.Реалізував кастомний алгоритм автоматизації
Масштабований асинхронний парсинг інтерфейсів через комп'ютерний зір: динамічне
(Playwright, BeautifulSoup4), очищення, створення скріншотів, вирахування піксельних
фільтрація та структурування даних за координат елементів та трекінг кліків миші з
ключовими словами (CSV, Excel, JSON). повною оптимізацією (очищенням) оперативної
пам'яті.
Мови програмування та Сервіси: 2.Інтегрував OCR-модулі (включаючи Nvidia OCR)
Python (асинхронний стек asyncio / aiohttp), для автоматичного розпізнавання тексту.
TypeScript / JavaScript, SQL / PostgreSQL,
Linux CLI (Ubuntu Server), Git (Basic). Data Engineering & Підготовка даних для ШІ
1.Збирав, очищав та структурував великі масиви
Мережі та Інфраструктура: даних за ключовими словами з подальшим
Управління проксі-мережами та автоматичним вивантаженням у CSV/Excel звіти.
антидетект-браузерами через API, обхід 2.Проводив препроцесинг великих текстових
WAF/Anti-Bot захисту (Meta, Amazon, датасетів (обсягом до кількох гігабайт) для
Cloudflare), налаштування захищеного успішного донавчання моделей (Fine-tuning,
з'єднання. LoRA training).
ОСВІТА
Інтеграція ШІ-рішень (LLM Ops):
2024 – Теперішній час 1.Розгортав та тестував локальні open-source
Національний технічний нейромережі (Llama, Qwen, Wan) на власних
університет України серверах для автоматизації внутрішніх завдань.
«КПІ ім. Ігоря Сікорського» 2.Розробив інтелектуальний аналізатор медіа-
Факультет: Кібербезпека контенту для YouTube через Google API, що
прогнозує тренди на основі великих даних.

Інші резюме цього кандидата

Схожі кандидати

Усі схожі кандидати

Кандидати у категорії


Порівняйте свої вимоги та зарплату з вакансіями інших підприємств: