Работы фрилансеров в категории Аутсорсинг и консалтинг

Java QA Automation Framework — многоуровневый фреймворк для автоматизации тестирования Разработал модульный Java-фреймворк для UI-, API-, mobile-, integration- и security-oriented автотестов. Фреймворк включает отдельное ядро и тестовые модули, переиспользуемые базовые классы, вспомогательные API-компоненты, генерацию тестовых данных, mocking, retry-механизмы, Page Object / Steps-слои и интеграцию с CI/CD. Основные возможности: • UI-тестирование на Selenium WebDriver; • API-тестирование с REST Assured; • JUnit и TestNG; • мобильное тестирование; • WireMock и тестирование интеграций; • генерация и валидация тестовых данных; • поддержка параллельного выполнения; • логирование и отчётность; • Allure; • Docker; • GitHub Actions / CI/CD; • модульная архитектура для разных типов тестов. В проекте используются Java 21, Gradle и отдельные модули для UI, API, mobile, load и message-driven тестов. Скриншоты показывают архитектуру ядра, базовый API-слой, генерацию российских тестовых данных и настройку автоматического запуска тестов через GitHub Actions. Проект демонстрирует подход к построению масштабируемой тестовой инфраструктуры, а не только набор отдельных автотестов.

QA Data Generator — генератор синтетических тестовых данных для QA Разработал офлайн-инструмент для генерации валидных, невалидных и граничных тестовых данных, ориентированный на QA, API-тестирование, автотесты и подготовку тестовых наборов. Основные возможности: • генерация ИНН, СНИЛС, ОГРН, КПП и других российских реквизитов; • поддержка контрольных сумм и форматных правил; • генерация ФИО, телефонов, email, адресов, организаций, UUID/GUID, логинов и паролей; • valid / invalid / mixed режимы; • настройка пользовательских схем и полей; • генерация batch-наборов; • экспорт в JSON, CSV, XML, SQL, TXT и Excel-compatible формат; • встроенная проверка сгенерированных значений; • работа полностью офлайн. Инструмент создавался как практический QA-проект для ускорения подготовки тестовых данных и уменьшения количества ручной работы при тестировании форм, API и баз данных. Технологии: JavaScript, HTML, CSS, генерация и валидация тестовых данных, работа с JSON/XML/CSV/SQL. Проект опубликован на GitHub и может использоваться как основа для кастомных генераторов под конкретные бизнес-задачи.

Задача: подготовить для заказчика КП на развитие AI-ассистента так, чтобы оценке можно было верить. Что сделала: • проверила исходный план и нашла фактические ошибки — например, обещание функции, которой нет в API подрядчика; • разбила работу на модули, отделила уже оплаченную инфраструктуру от новой работы; • дала узкие вилки по часам и срокам; • собрала документ Word для отправки заказчику. Результат: КП, где каждое обещание проверено по документации API, а оценка понятна заказчику.

Задача: разобраться в структуре крупной международной группы после поглощения — какие юрлица, кто директора, что изменилось за 5 лет. Что сделала: • собрала перечень дочерних компаний по официальной отчётности (SEC); • проверила юрлица и директоров по реестрам (Companies House и другие); • уточнила спорные места по первичным документам; • то, что нельзя подтвердить, отмечено отдельно. Результат: одна страница с главным и схемами + подробные таблицы с источниками. Инструменты: официальные реестры, отчётность, проверка по первоисточникам.

Задача: собрать разрозненные данные об объектах и компаниях-операторах в одну понятную картину для принятия решений. Что сделала: • собрала данные из открытых источников и отчётов; • сделала интерактивную карту объектов и карточки-досье по операторам; • у каждой цифры — ссылка на источник; пробелы в данных отмечены явно, без догадок; • результат — один HTML-файл: открывается в любом браузере, адаптирован под телефон. Стек: Python, HTML/JS, сбор и чистка данных.

Выполнен комплексный аудит спортивного бизнеса. Проанализированы структура сайта, заголовки, целевые кнопки, сценарии частных и корпоративных клиентов, путь к бронированию и доступные данные учётной системы. Выявлены смешение клиентских сценариев, несоответствие отдельных кнопок назначению страниц и ограничения сопоставимости данных. Подготовлен аналитический отчёт. Проверенные наблюдения отделены от оценочных расчётов и предположений, требующих дополнительной проверки. Подготовлены рекомендации по структуре сайта, единой отчётности и автоматизации, а также план действий на 90 дней. Результат: аналитический отчёт за сентябрь 2026 года. Внедрение рекомендаций и рост показателей не заявляются. Представлен обезличенный образец без внутренних коммерческих показателей.

Подготовлена Excel-таблица по 50 объявлениям квартир Москвы. Собраны ссылки и ID, адреса, районы, ЖК, цены, площади, этажи и другие доступные характеристики. Зафиксированы даты проверки карточек, пропуски и расхождения в данных. Проверка выполнена 10.10.2026. Исторические цены за запрошенный период подтвердить не удалось, это отмечено в таблице. В превью представлен фрагмент результата.

Дизайн логотипа и наполнение для строительного сайта.

Персональные данные — часть того же текущего проекта в компании-разработчике ПО, для которой выстраивается управление интеллектуальной собственностью. Документы связываются с системами, потоками данных и ответственными. Разработала организационно-правовой пакет: политики и внутренние положения, формы согласий, условия поручения обработки и порядок работы с инцидентами. Подготовила модель обработки и распределения ответственности, материалы для обследования и проверки рабочих сценариев. Документы и модель подготовлены. Связь с фактическими процессами и участие подразделений продолжают прорабатываться; полное обследование и внедрение всей системы не заявляю. Название клиента, базы данных и исходные документы не раскрываются. Это второй участок одного проекта, а не отдельный клиент. Технический аудит безопасности и настройка инфраструктуры в эту юридическую работу не входили.

Работаю с компанией-разработчиком ПО над системой управления правами на программные продукты и их коммерческого использования. Моя работа охватывает результаты сотрудников, отношения с подрядчиками, договорные модели и реестры. Разработала внутренние правила оформления служебных результатов, договорные формы и структуру учёта интеллектуальных активов. Проработала происхождение и передачу прав, коммерческие модели использования продуктов и связь договоров с процессами команды. Процесс оформления служебных РИД внедрён с участием HR и принят руководителями проектов и продуктов. Договорные формы подготовлены; остальные участки системы продолжают развиваться. Название клиента и закрытые материалы не раскрываются. IP-пример и пример по персональным данным в этом портфолио относятся к одному проекту.