Криптовалютная биржа MEXC

{"type":"doc","content":[{"type":"paragraph","content":[{"type":"text","text":"Проект MEXC — криптовалютная биржа и торговая платформаКоманда отвечала за развитие торгового функционала и личного кабинета трейдера: работу с ордерами, позициями, балансами, историей операций и обновлениями данных в режиме близком к real-time. Проверка корректного отображения данных UI относительно ответов backend API в ключевых пользовательских сценариях. Технологический стек проекта: Бэкенд: Java (Spring Boot), Node.js, Rust (high-load модули трейдинга), Python Фронтенд: React, TypeScript, Next.js Базы данных: PostgreSQL, Инфраструктура: Docker, Kubernetes, Helm, Jenkins, GitLub CIВзаимодействие: REST API, WebSocket (market/order streams), gRPC, Kafka Мониторинг и логи: Grafana, Prometheus,ELKАвтотесты: Python, pytest "}]},{"type":"paragraph","content":[{"type":"text","text":"Основные обязанности:1.Ручное функциональное, интеграционное и регрессионное тестирование торговых сценариев криптобиржи (создание/исполнение/отмена ордеров, позиции, балансы, история операций) на уровне API и пользовательского интерфейса.2.Тестирование REST API и WebSocket-стримов (market data, события ордеров) с точки зрения корректности бизнес-данных: проверка статусов ордеров, обновления балансов, истории операций, сверка данных API <> UI.3.Создание и актуализация тестовой документации: чек-листы под релизы и регрессы, тест-кейсы (≈300+ сценариев) и баг-репорты в Jira, фиксация результатов проверок в Confluence.4.Локализация дефектов и участие в расследовании инцидентов: анализ логов (ELK), метрик (Grafana, Prometheus), проверка данных в PostgreSQL, воспроизведение сценариев на тестовых окружениях (Docker/Kubernetes) совместно с разработчиками. Достижения:1. В течение ~6 месяцев выстроил и задокументировал набор E2E-сценариев для основных торговых операций (ордера, балансы, история, базовые WebSocket-события). По статистике команды это помогло снизить количество критических инцидентов в продакшене примерно на 25–30% и сократить среднее время диагностики проблем с ~5 до ~2 часов за счёт воспроизводимых сценариев и чёткой привязки к логам/метрикам.2. Переструктурировал чек-листы регресса и приёмочного тестирования: выделил «ядро» критичных проверок, устранил дубли, часть стабильных сценариев вынес в автотесты/юнит тесты разработчиков. В результате полный цикл ручного приёмочного и регрессионного тестирования релиза сократился с 3–4 рабочих дней до ~2 дней, а среднее количество возвратов релизов по UI-ошибкам уменьшилось с ~6–7 до 2–3 на релиз.3. Участвовал в расширении набора автотестов для REST API негативными и граничными сценариями (отсутствующие/невалидные параметры, превышение лимитов, некорректные комбинации значений). По итогам нескольких релизов до 20–30% дефектов начали ловиться на этапе автоматизированных проверок до ручного регресса; мой вклад — разработка части этих сценариев, поддержка стабильности тест-сьюта и анализ падений."}]}]}