Даниїл

Даниїл Арістов
QA Engineer · Manual & API Testing · Fintech
Київ, Україна · віддалена робота · [відкрити контакти](див. вище в блоці «контактна інформація») · [відкрити контакти](див. вище в блоці «контактна інформація») · Telegram: @A_D_QA

ПРОФІЛЬ

QA Engineer з 2 роками досвіду в ПриватБанку. Тестую три продукти одночасно — голосовий AI-бот Omilia,
IVR та внутрішню HelpDesk-систему, якими користуються сотні тисяч клієнтів банку і всі співробітники. За 2 роки
роботи: 1000+ тест-кейсів, 400+ баг-репортів, 40+ відтестованих мікросервісів, 8 релізів на місяць. Покрив
автотестами 5 сервісів у Postman (JavaScript, pm API) і побудував 60+ колекцій та мок-сервісів, якими
користується команда, — це скоротило час регресійного тестування на третину. Щодня працюю з Kafka, чергами
повідомлень і логами мікросервісів, проводжу Root Cause Analysis із локалізацією дефекту до конкретного
сервісу й кроку сценарію. Зараз впроваджую AI-інструменти для генерації автотестів. Шукаю позицію QA
Engineer у продуктовій фінтех-компанії.

КЛЮЧОВІ НАВИЧКИ

Види тестування: функціональне, регресійне, димове (smoke), інтеграційне, E2E, API-тестування,
кросплатформне, тестування мобільних застосунків на реальних пристроях (Android, iOS), негативне тестування,
тестування вимог
API та інтеграції: Postman v10 (REST, 60+ колекцій, змінні оточення, автотести на JavaScript / pm API), Swagger /
OpenAPI, JSON, валідація схем і контрактів, Kafka та черги повідомлень, MockProxy, Node-RED
Тест-дизайн і документація: тест-кейси, тест-плани, чек-листи, баг-репорти, аналіз вимог, спільна оцінка задач із
бізнес-аналітиками; Jira, TestManager, Confluence, Atlassian, Draw.io, UML-схеми
Логи, дебаг, аналіз: OpenSearch v2.8, Chrome DevTools, omiliaDRTViewer, Root Cause Analysis, мікросервісна
архітектура
Автоматизація та код: Python, Selenium WebDriver, PyAutoGUI, Threading, OpenCV, JavaScript (у межах Postman),
AI-інструменти для генерації автотестів (Kiro), SQL (базовий рівень)
Git і CI/CD: Git, GitLab 18.4 — версіонування та обмін автотестами між QA, зберігання симуляцій, перевірка
pipeline під час релізів
Процеси: Scrum: спринти, дейлі, ретроспективи, планування; налаштування та підтримка 3 тестових середовищ
через моки й симуляції
Voice AI / IVR: Omilia, E2E-прогони через Twinkle, конфігурація тестових симуляцій
Домен: банківські та фінтех-продукти, платіжні й сервісні сценарії, self-service, контакт-центр

ДОСВІД РОБОТИ

QA Engineer | ПриватБанк 09.2024 - теперішній час
Продукти: голосовий AI-бот Omilia, IVR, внутрішня HelpDesk-система. Команда: 4 QA і 6 розробників (QA-
департамент банку — 137 фахівців). Аудиторія: сотні тисяч клієнтів — Omilia та IVR є першою точкою
контакту при дзвінку в банк; HelpDesk використовують усі співробітники.
• Написав 1000+ тест-кейсів і завів 400+ баг-репортів у Jira та TestManager; підтримую регресійну базу трьох
продуктів при середньому темпі 8 релізів на місяць
• Покрив API-автотестами 5 сервісів у Postman v10 (JavaScript, pm API) і побудував 60+ колекцій — разом із мок-
сервісами це скоротило час регресійного тестування на третину (на найбільших сервісах — з 8 до ~5 годин)
• Відтестував 40+ мікросервісів і кілька сотень REST-ендпоінтів: валідація JSON-схем і відповідності контрактам
Swagger/OpenAPI, негативні сценарії, перевірка інтеграцій між сервісами
• Ініціював зміну підходу до регресу: замість перевірки окремого сервісу тестую наскрізні сценарії всього
застосунку, оскільки сервіси взаємопов'язані — це виявляє інтеграційні дефекти, які раніше лишалися
непоміченими
• Root Cause Analysis через OpenSearch v2.8 та omiliaDRTViewer: локалізую дефект до конкретного мікросервісу
й кроку сценарію, зазвичай менш ніж за годину — розробник отримує готову причину, а не загальне «не
працює»
• Працюю з Kafka та чергами повідомлень: перевіряю проходження подій між сервісами та коректність їх
обробки

• Налаштовую й підтримую 3 тестові середовища через MockProxy, мок-сервіси в Node-RED та симуляції Omilia
— тестування без залежності від суміжних команд
• E2E-тестування голосового AI-бота: конфігурація середовища та прогін реальних діалогових сценаріїв через
Twinkle
• Тестування веб- і мобільної версій на реальних пристроях (Android, iOS): функціональні, регресійні та
кросплатформні перевірки
• GitLab 18.4: версіоную власні автотести й симуляції, використовую напрацювання інших QA — мої Postman-
колекції команда застосовує як готовий інструмент перевірки
• Аналізую вимоги в Confluence і Draw.io, оцінюю задачі спільно з бізнес-аналітиками, працюю за Scrum
(спринти, дейлі, ретроспективи)
Ключові результати:
• Виявив дефект у схемі продукту — не зберігався один із параметрів, через що помилки виникали в усіх
сценаріях роботи сервісу, хоча зовні він виглядав справним. Виправлено до релізу
• Скоротив час регресійного тестування на 33% завдяки власним автотестам і мок-колекціям
• Перейшов у QA за особистою рекомендацією керівника контакт-центру; без профільних курсів самостійно
освоїв API-тестування та автоматизацію в Postman безпосередньо в роботі
• Впроваджую AI-інструмент Kiro для генерації автотестів — ціль: скоротити повний регрес до ~15 хвилин

Провідний фахівець підтримки (телефонія) | ПриватБанк 09.2023 - 08.2024
• Обробляв 70–100 звернень клієнтів на день з питань банківських продуктів
• Тричі призер внутрішнього конкурсу «Взяти банк» серед ~500 операторів за показником CSAT: двічі перше
місце, один раз друге
• Стабільне виконання KPI за CSAT на рівні 100%+
• Знання банківських продуктів і реальних клієнтських сценаріїв: точніше оцінюю бізнес-вплив дефекту та його
пріоритет

ПРОЄКТИ

Багатопотоковий парсер торгового майданчика (Python) | особистий проєкт 08.2021 - 06.2023
Стек: Python, Selenium WebDriver, OpenCV, PyAutoGUI, Threading, Telegram Bot API, JSON
• Розробив з нуля застосунок для пошуку вигідних позицій та автоматизації рутинних операцій у веб-
інтерфейсі
• Реалізував розпізнавання елементів інтерфейсу через комп'ютерний зір (OpenCV + PyAutoGUI) там, де
взаємодія через DOM неможлива
• Спроєктував багатопотокову архітектуру з незалежними браузерними сесіями — паралельна обробка замість
послідовної
• Підключив власного Telegram-бота, який надсилав знайдені позиції з прямим посиланням у режимі
реального часу
• Додав обробку помилок і автоматичне відновлення сесій для стабільної тривалої роботи
• Що це дає в QA: практичне розуміння локаторів, очікувань (waits), причин flaky-тестів і архітектури автотестів

ОСВІТА ТА РОЗВИТОК

Національний університет фізичного виховання і спорту України — «Фітнес та рекреація»
2019 - 2022 · незакінчена вища
Професійний розвиток: API-тестування та автоматизація в Postman — самостійно, безпосередньо в роботі;
впровадження AI-інструментів (Kiro) для генерації автотестів, 2025.

МОВИ

Українська — рідна
Англійська — A2; читаю технічну документацію, специфікації API та логи мікросервісів