Аутсорсинг/Аутстаффинг услуг отдельных IT-специалистов и разработчиков
Укрепляем и масштабируем команды уже действующих проектов разработки.
Уровни специалистов:
Middle, Senior, Lead.
Стек:
1. Облачные платформы: AWS, Azure, Google Cloud Platform (GCP) - эти платформы предоставляют высокую гибкость, масштабируемость и автоматизацию для развертывания приложений и инфраструктуры.
2. Контейнеризация: Docker - для создания и управления контейнеризованными приложениями, обеспечивая изолированность и переносимость.
3. Оркестрация: Kubernetes - для автоматизации развертывания, масштабирования и управления контейнеризованными приложениями.
4. Инструменты CI/CD: Jenkins, GitLab CI/CD, CircleCI - для непрерывной интеграции и доставки, автоматизации тестирования, сборки и развертывания приложений.
5. Инфраструктура как код: Terraform, Ansible, Chef, Puppet - для автоматизации создания и управления инфраструктурой, представленной в виде кода.
6. Мониторинг и логирование: Prometheus, Grafana, ELK Stack (Elasticsearch, Logstash, Kibana) - для контроля производительности, отслеживания событий и мониторинга логов приложений и инфраструктуры.
7. Коммуникация и сотрудничество: Slack, Jira, Confluence - для эффективного общения, управления проектами и документации.
8. Инструменты тестирования: Selenium, JUnit, pytest - для автоматизированного тестирования приложений и инфраструктуры.
9. Кодирование и совместная работа: Git, GitHub, Bitbucket - для управления версиями кода, совместной разработки и интеграции.
10. Автоматизация: Bash, Python, PowerShell - для написания скриптов и автоматизации различных задач связанных с разработкой, развертыванием и управлением приложений и инфраструктуры.
Стек:
1. Тестирование и методологии: Знание различных методологий тестирования, таких как водопадная модель, Agile (Scrum, Kanban) или DevOps, и понимание различных типов тестирования (функциональное, нагрузочное, регрессионное и др.) важно для успешной работы QA-инженера.
2. Автоматизированное тестирование: Опыт в разработке автоматизированных тестов с использованием инструментов и фреймворков, таких как Selenium WebDriver, Appium, JUnit, TestNG или PyTest. Понимание основных принципов автоматизации тестирования и умение создавать расширяемые и надежные тестовые сценарии.Стек:
Стек:
1. Анализ бизнес-требований: Системный аналитики нашей команды имеют навыки в сборе, анализе и документировании бизнес-требований. Это включает проведение собеседований с заказчиками, создание Use Case диаграмм, определение функциональных и нефункциональных требований.
2. Моделирование данных: Знание и понимание проектирования и моделирования данных, таких как ER-диаграммы (диаграммы сущность-связь), помогает системному аналитику создавать структуру данных, необходимую для приложения или программы.
3. Прототипирование: Системный аналитик может использовать инструменты для создания прототипов, которые помогут визуализировать пользовательский интерфейс и функциональность приложения или программы. Примеры инструментов: Axure RP, Sketch, Figma.
4. UML: Universal Modeling Language (UML) - это стандартный язык моделирования, используемый для создания диаграмм, описывающих различные аспекты системы. Системный аналитик может использовать UML-диаграммы для Вашего проекта, такие как Use Case диаграммы, диаграммы классов, диаграммы последовательности и др.
5. Проектирование баз данных: Понимание и знание методов проектирования баз данных (нормализация, ER-моделирование и др.) является важным навыком для системного аналитика. Инструменты, такие как MySQL Workbench, помогают создавать и управлять структурами баз данных.
6. Визуализация данных: Знание инструментов и языков для визуализации данных, таких как Tableau, Power BI или JavaScript-библиотеки для создания графиков и диаграмм, помогает системному аналитику представить данные в понятном и интуитивно понятном формате.
7. Коммуникация и документация: Системный аналитик должен обладать хорошими навыками коммуникации и документации. Умение работать с заинтересованными сторонами, писать документацию по требованиям и функциональности, а также проводить презентации, анализируя и объясняя свои результаты.
8. Agile-методологии: Знание Agile-методологий, таких как Scrum или Kanban, помогает системному аналитику работать в гибкой и коллаборативной среде разработки программ и приложений.
Стек:
Стек:
Стек:
Стек:
Стек:
Стек:
Стек:
Стек:
Стек:
1. Vue.js: Vue.js — это прогрессивный JavaScript фреймворк для разработки пользовательских интерфейсов. Он обеспечивает удобный синтаксис и мощные функциональные возможности для создания масштабируемых и производительных веб-приложений.
2. JavaScript: JavaScript — это основной язык программирования для веб-разработки. Знание JavaScript необходимо для работы с Vue.js и выполнения клиентской логики в приложениях.
3. HTML/CSS: Знание HTML (HyperText Markup Language) и CSS (Cascading Style Sheets) важно для создания и стилизации веб-страниц и пользовательского интерфейса приложений.
4. Vuex: Vuex — это библиотека для управления состоянием приложения в Vue.js. Она предоставляет централизованное хранилище для хранения данных и обеспечивает удобные средства для их изменения и доступа.
5. Vue Router: Vue Router — это официальная маршрутизация для Vue.js. Он позволяет создавать маршруты и навигацию в приложении, обеспечивая пользователю плавное переключение между разными представлениями.
6. Vue CLI: Vue CLI — это интерфейс командной строки для быстрого создания и настройки Vue.js проектов. Он предлагает набор удобных инструментов, включая средства разработки, сборки и тестирования.
7. Axios или другие HTTP-клиенты: Для работы с серверными API и выполнения HTTP-запросов важно иметь знание Axios или других HTTP-клиентов для Vue.js.
8. Unit-тестирование и инструменты: При разработке приложений на Vue.js важно владеть навыками написания unit-тестов. В стеке могут присутствовать такие инструменты, как Jest или Mocha для тестирования Vue.js приложений.
Стек:
1. C# (C-Sharp): C# является основным языком программирования для разработки на платформе .NET. Навык программирования на C# с использованием его особенностей, таких как объектно-ориентированное программирование (ООП), дженерики, лямбда-выражения и LINQ.
2. .NET Core: .NET Core - это кросс-платформенный фреймворк, используемый для разработки веб-приложений, микросервисов и других типов приложений. Знание основных компонентов .NET Core, таких как ASP.NET Core и Entity Framework Core.
3. ASP.NET Core: ASP.NET Core - это фреймворк для разработки веб-приложений на платформе .NET Core. Умение создавать веб-приложения, API и сервисы с использованием ASP.NET Core MVC, routing, middleware и современных практик безопасности.
4. Entity Framework Core: Entity Framework Core - это ORM (Object-Relational Mapping) инструмент, который позволяет работать с данными в базе данных с помощью объектов и запросов LINQ. Знание основ Entity Framework Core и SQL языка для работы с базами данных (например, Microsoft SQL Server) важно для взаимодействия с базой данных в backend.
5. Web API: Разработка RESTful API с использованием ASP.NET Core Web API позволяет создавать эффективные и гибкие backends, взаимодействующие с клиентскими приложениями. Умение проектировать и разрабатывать Web API, настраивать маршрутизацию и обработку исключений.
6. Тестирование: Знание и опыт в тестировании backend-кода, включая unit-тестирование, интеграционное тестирование и автоматизированное тестирование с использованием фреймворков, таких как NUnit, xUnit или MSTest.
7. Взаимодействие с базами данных: Опыт работы с различными типами баз данных, такими как реляционные (например, Microsoft SQL Server, MySQL, PostgreSQL) и нереляционные (например, MongoDB, Redis). Умение проектировать и оптимизировать структуры баз данных и писать эффективные запросы.
8. Инструменты разработки и контроля версий: Знание инструментов разработки, таких как Visual Studio или Visual Studio Code, а также систем контроля версий, таких как Git, позволяет управлять кодом, совместно работать с другими разработчиками и выполнять оптимальный контроль над изменениями и ветвлением проекта.
Стек:
Стек: