---

[ФИО] — инженер по автоматизации / разработчик
Период: [указать квартал/год]
Роль на начало периода: автотестировщик
Роль на конец периода: разработчик (full-stack автоматизация + внутренние платформы)

1. Краткое резюме
За отчётный период прошёл путь от исполнителя автотестов до разработчика и инициатора процессов в команде автоматизации. Самостоятельно спроектировал и внедрил платформу TestOps, развил фреймворк автотестов LDS Autotests, создал утилиты, сократившие рутину на десятках наборов данных, и ввёл регламенты Automation Hub и дежурства по прогонам. Результат — измеримая экономия времени, централизованное хранение ~2 800 прогонов и ~300 тест-кейсов, ежедневный контроль качества и предотвращение критического инцидента на стенде.

2. Ключевые показатели эффективности (KPI)
Показатель	Значение	Комментарий
Прогоны в TestOps
~2 800
История автотестов, отчёты Allure, метаданные в БД
Тест-кейсы в TestOps
~300
Управление кейсами, шаги, теги, сьюты, вложения
Наборы данных (datasets)
~70
Покрытие автотестами в ширину
Экономия на подготовке 1 набора
~2–4 ч
Утилиты обновления тегов в конфигурации + обрезка данных
Суммарная экономия (оценка)
~140–280 ч
70 наборов × 2–4 ч; высвобождение команды от ручной рутины
Регламенты процессов
2
Automation Hub (спринты, цели) + дежурство по прогонам
Критические дефекты, пойманные до прогона
≥1
Блокирующий баг бэкенда при включении ТУ (риск срыва показа/стенда)
3. Разработанные проекты
3.1. TestOps — платформа для автотестов
Назначение: единая точка загрузки результатов Allure, хранения прогонов, управления тест-кейсами и просмотра отчётов.

Технологии: Python, Flask, PostgreSQL, MinIO, Docker, Alembic, SQLAlchemy.

Реализованный функционал:

загрузка и валидация allure-results (в т.ч. tar.gz);
хранение прогонов и метаданных (статус, даты, окружение, счётчики passed/failed/broken/skipped);
CRUD тест-кейсов (шаги, теги, сьюты, вложения);
генерация и просмотр HTML-отчётов Allure;
контейнеризация и миграции БД;
восстановление прогонов из MinIO, политика хранения отчётов (ILM).
Масштаб в эксплуатации:

~2 800 записей прогонов;
~300 тест-кейсов.
Эффект для команды: прозрачная история прогонов, единый реестр кейсов, меньше зависимости от разрозненных артефактов и ручного поиска отчётов.

3.2. LDS Autotests (training) — фреймворк автотестов
Назначение: автоматизация проверок LDS: эмуляция фронта через WebSocket (SignalR/messagepack), проверка контрактов бэкенда.

Архитектура:

сценарии (scenarios) + наборы данных (datasets) — покрытие «в ширину» и «в глубину»;
инфраструктура: setup/teardown стенда, Keycloak, ClickHouse, имитаторы, SSH;
интеграция с TestOps для выгрузки результатов;
документация для пользователей и разработчиков (Confluence).
Эффект: воспроизводимые регрессионные прогоны на десятках наборов данных, единый стиль написания тестов, снижение порога входа для новых участников команды.

3.3. Утилиты автоматизации (теги конфигурации, обрезка данных)
Задача: ускорить подготовку ~70 наборов данных к прогонам.

Решение: скрипты массового обновления тегов в конфигурации и обрезки данных под формат тестов.

Эффект:

~2–4 часа экономии на каждый набор данных;
~140–280 человеко-часов суммарно за весь пул наборов (оценка);
меньше ошибок ручного редактирования, быстрее вывод новых datasets в регресс.
4. Организация работы команды
4.1. Регламент Automation Hub
Что сделано: введён мониторинг задач и целей по спринтам в формате Automation Hub.

Эффект:

прозрачность загрузки и приоритетов;
связь целей спринта с фактическими результатами (прогоны, баги, доработки фреймворка);
предсказуемость планирования для команды автоматизации.
4.2. Дежурство по прогонам
Что сделано: организовано ежедневное дежурство по мониторингу тестовых прогонов.

Эффект:

ежедневный контроль стабильности автотестов и стендов;
раннее обнаружение регрессий и инфраструктурных сбоев;
снижение риска «тихого» накопления падений между релизами.
4.3. Предотвращение критического инцидента
Ситуация: перед запуском данных внедрена процедура тщательной проверки СОУ.

Результат: выявлен критический баг на бэкенде, который мог не позволить включить ТУ и полностью сломать стенд (в т.ч. на демонстрации).

Ценность: предотвращён простой стенда, срыв показа и затраты на экстренное восстановление.

5. Профессиональный рост
Этап	Компетенции
Вход в команду
Автотестировщик: написание и запуск тестов, работа со стендом
Текущий уровень
Разработчик: backend (Flask, БД, S3/MinIO), DevOps (Docker), проектирование API и данных, процессы команды
Прокачанные навыки:

проектирование и разработка внутренних платформ (TestOps);
архитектура автотестов (сценарии, datasets, инфраструктура);
миграции БД, хранение артефактов, восстановление после сбоев;
процессное лидерство: регламенты, дежурства, контроль качества до прогона.
6. Итоговая оценка вклада
Продуктовый вклад: TestOps в production-масштабе (2 800+ прогонов, 300+ кейсов).
Инженерный вклад: фреймворк LDS Autotests + утилиты с оценкой экономии 140+ ч на подготовке данных.
Процессный вклад: Automation Hub + дежурства → структура работы и ежедневный контроль качества.
Риск-менеджмент: предотвращение критического дефекта до включения ТУ на стенде.
Рост роли: от автотестировщика до разработчика с инициативой по организации отдела.