Все записи

История успеха | Евгения Азанова

А вы уже поставили себе цели на Новый 2018 год? В любом случае читайте и вдохновляйтесь историей успеха Евгении Азановой! Евгения – инженер-программист Департамента систем автоматизации ИТ и процессов обслуживания, активист в Naumen. Ещё она уникальный человек в нашей компании, которая с тестировщика доросла до руководителя группы контроля качества, а затем поняла, что хочет быть разработчиком. И у неё все получилось!

Истории успеха | Naumen | Евгения АзановаЯ попала в компанию в 2008 году после окончания университета. В то время у меня не было четкого понимания, чем именно в IT-сфере мне будет интересно заниматься. Но в один день мне позвонили из Naumen и пригласили на собеседование на вакансию тестировщика. Что это такое мне было не очень понятно, но предложение было интересным.

Офис тогда еще был в здании картографической фабрики и найти место собеседования и пробраться через заводской лифт было еще тем квестом. На собеседовании было сразу 4 человека, было страшно, но прошло все довольно легко и интересно. Так и началась моя карьера в тестировании в отделе разработки продукта Service Desk.

Эта должность оказалась очень точным совпадением с моими интересами. Мне было очень интересно в этом развиваться. Где-то в анкете с собеседования я уже потом нашла, что писала о своих планах развития на 3-5 лет в роли руководителя отдела. И это случилось через пару лет: я стала руководителем группы контроля качества (и пусть не очень скромно, но это лучшая группа контроля качества!). Это был довольно сложный период, но за несколько лет группа выросла с 4 человек до 13. Процессы наладили настолько, что любого нового участника влить в команду стало довольно просто (главное – найти его!). Качество тестируемого продукта заметно выросло и, наверное, появилась значимость группы тестирования. Сейчас каждый тестировщик способен справиться с задачей любой категории сложности и это не может не радовать. Спасибо отзывчивым коллегам и опытным руководителям, которые всегда помогали в сложных ситуациях.

Возможно, некоторые меня не понимают, но я ушла с должности руководителя и занимаюсь разработкой системы автоматизации тестирования. И это еще один показатель возможности развития в компании не только вертикального, но и горизонтального. До того как перейти на должность разработчика, я довольно много свободного времени тратила на то, чтобы повысить свои знания по программированию на различных онлайн-курсах. Это помогало и в текущей работе руководителя по-другому смотреть на задачи и учить группу смотреть еще шире на все (так как для тестировшика это очень важное качество). Было сложно, наверное, еще и эмоционально, так как находиться в зоне комфорта всегда приятнее, где ты все знаешь и во всем разбираешься до мелочей. Но захотелось «экстрима»!

Молодым специалистам хочется посоветовать не бояться проявлять инициативу, представлять для себя пути развития и идти к своим целям. А Naumen всегда готов помогать в этом!


Похожие новости

Подборка материалов: что почитать тестировщику

Собрали в одном месте материалы о разных сторонах работы тестировщика: от проверки требований и верстки до инструментов и коммуникации внутри команды. Будет полезно и тем, кто только начинает работать в тестировании, и тем, кто уже в профессии и хочет узнать, как к знакомым задачам подходят коллеги.

Пет-проекты: как собрать портфолио,
если нет опыта

Знания становятся ценными, когда их можно применить для решения реальных задач. Начинающим специалистам такую возможность дают пет-проекты. Они помогают проверить идеи, разобраться в технологиях и получить первый опыт разработки продукта.

Даже небольшой проект помогает показать, как ты подходишь к решению задач: какие технологии выбираешь, какие решения принимаешь и как справляешься с ограничениями.

Мы много работаем со студентами и видим, какие задачи помогают развивать реальные навыки. Поэтому собрали список примеров, которые можно реализовать в пет-проекте.

Ошибки при работе с ИИ. Часть 1

Бывает, что ИИ выдает совсем не тот результат, который мы ожидали. И дело не всегда в возможностях самой модели: даже хороший инструмент может отвечать хуже, если смешать контекст, нечетко поставить задачу или передать лишние данные.

Пообщались с Константином, экспертом по ИИ в Naumen, и собрали несколько частых ошибок, которые встречаются в работе с нейросетями. 

В первой части нашего материала говорим о контексте, постановке задачи и конфиденциальных данных: почему не стоит решать все в одном чате, как задавать рамки и что проверять перед загрузкой рабочих материалов.

Все новости