Контактна інформація

Отримати контакти цього кандидата можна на сторінці https://www.work.ua/resumes/20646004/

Досвід роботи

QA Engineer (Manual & Automation)

з 09.2024 по 09.2025 (1 рік)
TJHelpers (IT)

Освіта

Київський національний університет імені Тараса Шевченка

Факультет інформаційних технологій, Київ
Вища, з 2022 по 2026 (4 роки)

Освітня програма «Аналітика даних»

Додаткова освіта та сертифікати

Upper-Intermediate and Advanced English – English Prime School

2023 – 2024, 15 місяців

Data Analytics – Mate academy

2026 – present

IT Marathon 2026: AI Project Development – EPAM

2026 – present

Agentic Modernization: Intelligence Engineer Onboarding – SoftServe

2026 – present

Знання і навички

• Здатність до навчання
• Аналітичне мислення
• Уважність
• Організованість та структур
• SQL
• MS Excel
• Python
• Google Sheets
• Dashboards & KPI reporting
• Requirements documentation
• Business analysis
• SRS
• Writing a user story
• UML
• BPMN
• IDEF0
• DFD
• Playwright
• Selenium
• Postman
• Swagger
• Jira
• Git
• Confluence
• Scikit-learn
• QA Automation
• QA manual
• API testing tools
• Knowledge of test design techniques
• Slack

Знання мов

Англійська — вище середнього

Додаткова інформація

PROJECT EXPERIENCE
FinMonitor – Expense Analytics & ML Forecasting 03/2026 – 06/2026
Bachelor’s thesis
· GitHub: https://github.com/Sofiia-Skrypai
· Live demo: https://sofiia-skrypai.github.io/Financial-monitor/
Tools: Python, pandas, NumPy, scikit-learn, MongoDB, Node.js, React,
Recharts, Jest, GitHub Actions
Collected transactions from 3 sources – CSV/XLSX bank statements
(Monobank, PrivatBank) with format detection and validation, manual entry
and receipt OCR – into one data model.
Built a Python forecasting module (Random Forest) that aggregates
transactions into a monthly time series and predicts next-month expenses;
evaluated with R² and RMSE.
Designed an interactive dashboard (spending trends, category and member
breakdowns, budget alerts, PDF reports) and a retirement-savings model for 3
investment strategies with inflation adjustment.
Business analysis: competitor review, functional and non-functional
requirements, AS-IS / TO-BE models, UML and ER diagrams, user stories.