Ангелина Межонова
Отзывы: 0
ИТ и Разработка
Рейтинг: 5 533
  • Образование: Бакалавриат
  • Опыт работы: 5 лет
  • Тип занятости: Полный фриланс
  • Юр. статус: Частное лицо
Россия, Москва
Стоимость услуг: 8 000 за час / 250 000 за месяц
Опыт командной работы: Работаю в команде
Иностранные языки: Английский язык, Немецкий язык, Испанский язык
Время для связи: 09:00 - 23:00 (GMT+1)
Была на сайте:

НейроРезюме*

Ангелина Межонова — fullstack-разработчик и senior QA automation/SDET с опытом работы в стартапах, аутсорсе и крупных продуктовых компаниях. Она создаёт сайты и лендинги с нуля, от проектирования интерфейса до запуска в продакшн, а также проводит QA-аудиты, выявляя уязвимости и точки потери пользователей. Понимание продукта с разных сторон позволяет ей оценивать не только техническую реализацию, но и её влияние на бизнес, удобство для пользователя и надёжность системы. Работает с учётом сроков, рисков и затрат, применяя подход основателя.

Портфолио

Навыки и технологии: тестирование веб-систем, автоматизация тестирования, CI/CD, Next.js, React, TypeScript, Vite, Supabase, API интеграции, адаптивный дизайн.

Проекты и достижения: Кандидат разработал три профессиональные тест-системы для проверки веб-приложений, включая платёжные платформы и AI-сервисы, что обеспечило стабильность CI пайплайнов с flakiness ≤ 1% и сократило время прогонов до 5 минут. В рамках проекта по созданию лендинга для стартапа AngeLens, он разработал высококачественный сайт с конверсией на уровень подписки выше ожиданий, обеспечив загрузку страницы менее чем за 1.5 секунды и получив оценку Lighthouse Performance 95+. В проекте Bina Go кандидат создал full-stack веб-приложение для поиска работы в IT-секторе, которое генерирует персонализированные планы поиска на основе живых данных о рынке, что привело к активному привлечению пользователей и высокой степени вовлечённости.

Достижения и признание: Проекты кандидата получили положительные отзывы от пользователей и обеспечили значительное улучшение пользовательского опыта. В Bina Go за две недели был запущен MVP, и приложение уже привлекло 8 новых пользователей с высоким уровнем удержания. Кандидат активно интегрирует обратную связь от пользователей в продукт, что способствует его постоянному развитию.

* создается нейросетью на основе портфолио, информации указанной пользователем о себе и отзывам от других пользователей

english version