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Conta c tEd ucatio n+90 5 35 4 18 0 210P h o nesv e tla n a.m ik h alj o va@ gm ail.c o mE m ailA nta ly a, T urk e yA ddre ss
S ve tla n a S h ard ak o va
Sen io r iO S D eve lo per4 y e ars as an iO S d eve lo per in a la rg e te am s as w ell as th e o nly d eve lo per o n th e p ro je ct.
P artic ip ate d in a ll s ta g e s o f p ro duct c re atio n - p la n nin g, a n aly sis , d eve lo pm en t, p o st t o p ro ductio n,
su p po rt d urin g a ll a p p's li f e -c y cle .
O ve r t h an 8 y e ars in a n IT s p here in a c o lla b o ra tio n w it h t h e v arie ty o f t e am s a n d u sin g d if fe re n t
p ro ce sse s a n d t e ch no lo gie s . Q uali t y a ssu ra n ce b ack g ro un d , e xp erie n ce in c o nd uctin g u se r t r a in in g,
d em os, d eli v e rin g u se r g u id es.
E x p erie n ce2 T ele m ed ic in e i O S a p p s f o r p atie n t a n d d o cto rV ir t u al t ry o n a p p f o r a t o p c o sm etic b ra n d • A do pte d e xis tin g iO S a p p f o r s u p po rt iP ad (p o rtr a it a n d la n d sc a p e o rie n ta tio ns);
• C re ate d c u sto m U I e le m en ts ;
• A pp s u p po rt, f ix in g U I a n d lo gic is su es;
• P re p are d m ark e tin g in fo rm atio n f o r iP ad v e rs io n, s u m it te d t o A ppSto re .
K ey d eve lo periO S d eve lo per2022 - n o w2 019 - 2 022M ed li n x L LCE P A M S yste m sSara to v S ta te T ech nic a l U niv e rs it yC iv il e n ge n eer, M aste rS w if t b o ok i O S d evelo per c o urs e2 01 2-1 0182 01 9, 6 m onth snativ e U IK it , H um an I n te rfa ce G uid eli n esG CD , O pera tio nsM VC, M VP, M VVM + C , C le an S w if tR ussia nE x p ert is eL a n g uag e
202 0, 6 m onth sR SS ch o ol i O S d evelo per c o urs e2 02 2, 2 m onth sE ss e n tia l D evelo per A ca d em y
co urs e
2 01 9, 2 m onth sS te n fo rd U niv ers it y i O S c o urs eO OP, S O LID , C le an A rc h it e ctu reP ostm an , C harle sB 2+E ngli s h M ore t h at 7 n ew f e atu re f lo w s c re ate d , u sin g c u sto m U I e le m en ts a n d a n im atio ns;
M em ory le ak s h an d li n g;
P ro fili n g a p ro je ct a n d c re atin g a n ew t a rg e t, p ro je ct s e tu p ;
A dded A ppM etr ic s a n d F ir e b ase A naly tic s v ia A nyA nali t y cs li b ara ry ;
S u p po rte d n ew O S s a fe ty f e atu re s li k e li m it e d p ho to a cce ss a n d o th ers .
C oco ap o ds, S P M M ore t h an 5 n ew s c re en s w it h c o m ple x c u sto m d esig n
C ode b ase d U I w it h a d o ptio n f o r d if fe re n t iP ad m odels ;
A dded c u sto m Q R c o de g e n era tio n a n d s c a n nin g f e atu re ;
A dded 9 lo ca li z a tio ns.
S ta ck : M VP + R eactiv e D ata D is p la y M an ag e r, A la m ofir e , K in gfis h er,
F ir e b ase C ra sh li t y cs,F ir e b ase A naly tic s, A nyA nali t y cs, Y an d exM obile M etr ic a
S ta ck : M VVM (+ C oord in ato r), S w if t lL in t, S w if t F o rm at, T in yC onstr a in ts , A la m ofir e , M oya,
K in gfis h er, A cce ssib ili t y I n sp ecto r, A VFo un d atio n, P erfe ctL ib , S P M
Le arn in g p la tfo rm f o r a t o p c o sm etic b ra n dSta ck : M VC, A ppC en te r, F ig m a, F ir e b ase iP ad a p pli c a tio n f o r s h o p a ssis ta n ts f o r a t o p c o sm etic c o m pan ie s i n t h e w orld• A dded m ore t h an 6 n ew s c re en s u sin g s to ry b o ard s, .x ib f ile s a n d p ro gra m matic a lly
• I m ple m en t b usin ess lo gic b ase d o n M VVM (+ C oord in ato rs ) a rc h it e ctu re a n d R xS w if t ;
• C usto m d esig n w it h d ra g 'n 'd ro p e xp erie n ce a n d a d van ce d a n im atio ns;
• U I a d ap te d f o r d if fe re n t d evic e s: iP ad (p o rtr a it a n d la n d sc a p e o rie n ta tio ns) a n d iP ho nes
(p o rtr a it o nly );
• I m ple m en te d n ew t y p e o f c li e n t- s e rv e r c o m mun ic a tio n ( G ra p hQ L / A po llo ).
C re ate d n ew c o nsu lt a n t b usin ess f lo w t o c o m pare m ois tu riz in g c re am s a n d c h o ose t h e
b est o ptio n.
Sta ck : M VVM a n d R xS w if t , R xC oco a, G ra p hQ L, R ealm , A ppC en te r, T estF li g h t, I n V is io n iP ad a p pli c a tio n f o r s h o p a ssis ta n ts f o r T ory B urc h L LC• U pdate d a p p's c o de in a cco rd an ce w it h la st A pple 's re q uir e m en ts re gard in g th e tr a n sit io n
fr o m t h e o ld U IW eb V ie w t o t h e n ew W KW eb V ie w a n d a d d n ew a u th o riz a tio n f o r it ;
• U pdate d U I u sin g U IK it a n d p ro gra m matic a lly ;
• I n -H ouse d is tr ib utio n a n d r e le ase s u p po rt.
F eatu re d eve lo pm en t f o r t w o e xis tin g m obile a p pli c a tio ns (W eb A pp a n d O utle t a p p f o r s to re
a ssis ta n ts ) a n d t h eir f u rth er I n -H ouse d is tr ib utio n t h ro ugh a n M DM s y ste m .
Sta ck : A yto L ay o ut, S iz e C la sse s, W KW eb V ie w , S w if t a n d O bje ctiv e -C . Fir e b ase , A ppM etr ic s, Y ooM oney
Fre se n iu s M ed ic a l C are ( L if e S cie n ce ) Q A L e ad2 019EP A M S yste m sJib re l W alle t ( W eb c ry p to w alle t) Q A L e ad2 018-2 019Jib re l N etw ork , L LC • F un ctio nal a n d u sa b ili t y m obile t e stin g ( A nd ro id /IO S)
• I n te gra tio n t e stin g(w it h e xte rn al S D K).
• L o g a n aly sis w it h A nd ro id D eb ug B rid ge ;
• T ra ck in g w it h J ir a , T re ll o .
Q A L e ad ( S en io r Q A E ngin eer) 2 017-2 018R O KO LA BS, L LC • T est S tr a te gy, T est P la n c re atio n, R ep o rtin g;
• T ask a llo ca tio n a n d Q A t e am m an ag e m en t;
• Q A pro ce ss im ple m en ta tio n an d te st li b ra ry cre atio n fr o m sc ra tc h ; * Fun ctio nal/ N on-
fu n ctio nal w eb a p pli c a tio n t e stin g;
• B ugs c re atio n, t r a ck in g, a n d v e rif ic a tio n(A zu re D evO ps).
• T est li b ra ry c re atio n f r o m s c ra tc h ;
• F un ctio nal, r e gre ssio n a n d e xp lo ra to ry t e stin g;
• T est str a te gy, te st p la n s cre atio n an d te st d o cu m en ta tio n p re p ara tio n; * A naly sis o f te ch nic a l d o cu m en ta tio n an d
re q uir e m en ts ;
• P ra ctic a l e xp erie n ce w it h t h e B lo ck ch ain t e ch no lo gy;
• JavaScript t e st a u to m atio n ( W DIO +Ja sm in e+ W eb Sto rm ).
T ele m ed ic in e m obile a p pFin an cia l T ra ck in g S yste m ( C om ply S ci p art ) • T est li b ra ry c re atio n, a n aly sis , a n d o ptim iz a tio n;
• D efe ct t r a ck in g a n d s p ecif ic a tio n a n aly sis ;
• C om mun ic a tio n w it h D eve lo pm en t t e am f o r k n o w le d ge t r a n sfe r;
• T ra in in g n ew Q A e n gin eers ;
• W ork in g w it h b usin ess r u le s, f ir m t r a d es, r e str ic te d li s ts , p o li t ic a l c o ntr ib utio nals ;
• W ork in g w it h D ata b ase (M yS Q L), B urp S u it e , B ug-tr a ck in g in P iv o ta l.
• I n te gra tio n t e stin g;
• W ork in g w it h A uto m ate d B an kin g S yste m s(« C FT », « С orre q ts », « S u garC RM »);
• S u cce ssfu l r e o rg an iz a tio n o f t e st li b ra ry o n p ro je cts t o r e d uce t e st t im e a n d in cre ase p ro ductiv it y ;
• Effe ctiv e c o m mun ic a tio n b etw een B usin ess A naly sts , D eve lo pers , C li e n ts a n d M an ag e m en t te am to fa st a n d e ffe ctiv e
so lv in g is su es;
• P ro vid in g d aily c o оrdin atio n m eetin gs w it h a v e n d o r(B SS - B an k S o ft S yste m s, L LC );
• B ug-tr a ck in g w it h : J ir a , R ed m in e, T estL in k, T eam Fo un d atio nServ e r;
• Ja v a t e st- a u to m atio n(I n te lli J id ea, S ta sh , M av e n ).
S en io r Q A E ngin eer2016-2 017O pen D ev, L LC In te rn et B an kin g f o r l e gal e n tit ie s ( O tk rit ie B an k) • F un ctio nal, r e gre ssio n a n d e xp lo ra to ry t e stin g;
• T est c re atio n f o r d if fe re n t t y p es o f p ro to co ls (F IX , D ro p-C opy, N ativ e /L S E ), a u ctio ns, a n d o rd ers ;
• D efe ct t r a ck in g a n d s p ecif ic a tio n a n aly sis ;
• P ro vid ed a s e t o f t r a in in g f o r R eal- T im e T ra d in g, R efe re n ce D ata , A uctio ns;
• B ug-tr a ck in g w it h J ir a , R ed m in e;
• P ra ctic a l e xp erie n ce w it h S Q L f o r d ata c o m paris o n a n d v ali d atio n p urp o se s.
Q A A naly st 2 015-2 016Exactp ro S yste m s, L LC Lo nd o n S to ck E xch an ge
26 октября, 2016
Наталья
Город
Москва
Возраст
36 лет (17 мая 1988)
26 октября, 2016
Григорий
Город
Москва
Возраст
53 года (29 декабря 1969)
28 октября, 2016
Мадия
Город
Москва
Возраст
53 года ( 5 июня 1971)