桦子😜
软件研发与技术服务 · 2年经验 · 中国铁路信息科技集团有限公司
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技术能力
1、熟悉使用Python进行机器学习代码编写；
2、熟练使用Mysql、Oracle、Sql Server等数据库；
3、熟悉软件测试指标体系、软件产品质量模型，具备软件测试方案和软件测试用例设计的能力；
4、熟练使用Ckjm、Understand、DTS等工具对开源软件进行软件度量数据采集，熟悉软件缺陷预测的机器学习算法开发，具有数据分析的能力；
5、熟练使用Loadrunner、Jmeter等工具对系统进行性能测试，熟练使用BigDataBench对Hadoop、Cloudera、Ambari等大数据平台进行基准测试，熟练使用绿盟NSFOCUS RSAS_S、Zap等工具对当前较流行的软件漏洞进行扫描，并已通过软件质量检验师的考试，能够带领团队进行测试；
6、熟练使用HiveSQL，Shell脚本编写数据清洗脚本，对业务数据进行大数据分析。
2、熟练使用Mysql、Oracle、Sql Server等数据库；
3、熟悉软件测试指标体系、软件产品质量模型，具备软件测试方案和软件测试用例设计的能力；
4、熟练使用Ckjm、Understand、DTS等工具对开源软件进行软件度量数据采集，熟悉软件缺陷预测的机器学习算法开发，具有数据分析的能力；
5、熟练使用Loadrunner、Jmeter等工具对系统进行性能测试，熟练使用BigDataBench对Hadoop、Cloudera、Ambari等大数据平台进行基准测试，熟练使用绿盟NSFOCUS RSAS_S、Zap等工具对当前较流行的软件漏洞进行扫描，并已通过软件质量检验师的考试，能够带领团队进行测试；
6、熟练使用HiveSQL，Shell脚本编写数据清洗脚本，对业务数据进行大数据分析。
项目经验
一、 2016.10-2018.12：软件测试项目
1、参与实验室开展的测试项目，合作的企业（项目）包括国家铁路局（安全监督管理信息系统）、中国铁道科学研究院（普速铁路地震应急处置系统、车载地震终端测试、车载地震装置出入库检测设备软件测试）、中车青岛机车车辆股份有限公司（高速铁路动车组全生命周期数据集成化管理平台系统测试、面向高铁列车高效生产的新一代认知型制造执行系统研究与应用示范系统测试）、中国科学院（病原微生物实验室信息中心软件测试、国家关键基础设施安全监管系统）
2、负责进行现场测试，涉及的测试项包括功能、性能效率（工具：Loadrunner、Jmeter）、易用性、兼容性、信息安全（工具：NSFOCUS RSAS_S、Zap）和文档测试。
3、与对方负责人沟通并负责制定测试方案，确认测试缺陷等；
4、设计测试用例、撰写测试报告、缺陷报告；
5、参与北京交通大学软件评测实验室年度质量认证认可迎审（CNAS/CMA）。
二、2017.05-2017.10：大数据系统测试
1、负责大数据平台（hadoop，spark和hive）的基准测试和性能测试（工具：BigDataBench）；
2、负责并完成了铁路运维支撑大数据系统软件著作权的系统测试部分。
三、工作单位：中国铁道科学研究院集团有限公司（2012.6-2014.9）
1、机车牵引能耗软件的研发（语言：C++，数据库：MySql）
2、部门人员费用统计系统的开发（语言：C#，数据库：Sql Server，前端：HTML+CSS）。
四、实习单位：北京格分维科技有限公司（2010.3-2010.10）
1、某分形餐厅网站的开发（语言：asp，数据库：Access，前端：HTML+CSS）；
2、某人工智能教育网站的开发（语言：C#，数据库：Sql Server，前端：HTML+CSS）。
五、工作单位：中国铁路信息科技集团有限公司（2020.9-今）
1、编写项目的软件测试方案、测试用例的设计；
2、搭建大数据平台(Ambari)。能将数据导入HDFS并存储，能用Hive+shell编写数据批量导入脚本、数据清洗脚本；
3、运用机器学习算法对业务数据建立预测模型，包括线性回归预测模型、聚类预测模型和逻辑回归等分类预测模型。
1、参与实验室开展的测试项目，合作的企业（项目）包括国家铁路局（安全监督管理信息系统）、中国铁道科学研究院（普速铁路地震应急处置系统、车载地震终端测试、车载地震装置出入库检测设备软件测试）、中车青岛机车车辆股份有限公司（高速铁路动车组全生命周期数据集成化管理平台系统测试、面向高铁列车高效生产的新一代认知型制造执行系统研究与应用示范系统测试）、中国科学院（病原微生物实验室信息中心软件测试、国家关键基础设施安全监管系统）
2、负责进行现场测试，涉及的测试项包括功能、性能效率（工具：Loadrunner、Jmeter）、易用性、兼容性、信息安全（工具：NSFOCUS RSAS_S、Zap）和文档测试。
3、与对方负责人沟通并负责制定测试方案，确认测试缺陷等；
4、设计测试用例、撰写测试报告、缺陷报告；
5、参与北京交通大学软件评测实验室年度质量认证认可迎审（CNAS/CMA）。
二、2017.05-2017.10：大数据系统测试
1、负责大数据平台（hadoop，spark和hive）的基准测试和性能测试（工具：BigDataBench）；
2、负责并完成了铁路运维支撑大数据系统软件著作权的系统测试部分。
三、工作单位：中国铁道科学研究院集团有限公司（2012.6-2014.9）
1、机车牵引能耗软件的研发（语言：C++，数据库：MySql）
2、部门人员费用统计系统的开发（语言：C#，数据库：Sql Server，前端：HTML+CSS）。
四、实习单位：北京格分维科技有限公司（2010.3-2010.10）
1、某分形餐厅网站的开发（语言：asp，数据库：Access，前端：HTML+CSS）；
2、某人工智能教育网站的开发（语言：C#，数据库：Sql Server，前端：HTML+CSS）。
五、工作单位：中国铁路信息科技集团有限公司（2020.9-今）
1、编写项目的软件测试方案、测试用例的设计；
2、搭建大数据平台(Ambari)。能将数据导入HDFS并存储，能用Hive+shell编写数据批量导入脚本、数据清洗脚本；
3、运用机器学习算法对业务数据建立预测模型，包括线性回归预测模型、聚类预测模型和逻辑回归等分类预测模型。
案例展示
普速铁路地震应急处置系统软件测试
北京交通大学软件评测实验室于2017年09月15日至2017年09月17日，根据 GB/T 25000.51-2016 《系统与软件工程 系统与软件质量要求和评价（SQuaRE）第51部分：就绪可用软件产品（RUSP）的质量要求和测试细则》和用户需求，在模拟测试环境下，对“普速铁
交通行业的数据清洗
针对行业的多源异构数据（如轨道交通、地铁），基于大数据基础管理平台，实现结构化数据的导入、存储，并实现数据的抽取、清洗、转换、交互查询等功能，对业务数据进行属性提取、指标划分、类型汇总等，最终实现数据的查阅、概览、显示、查询等功能。 本部分的大数据平台是基于Ambari搭建，数
机器学习算法处理数据，做预测模型
用的语言python，工具是pycharm或者vscode，机器学习算法库是sklearn。 1、用机器学习算法预测软件缺陷，模型有回归和分类两种，回归预测用过线性回归，预测结果为软件的bug数；分类预测用过逻辑回归、聚类（Kmeans、FuzzyCMeans）、降维（先行判别
软件测试-项目验收测试
已通过软件质量检验师的考试，能够带领团队进行测试； 测试对象大部分为Web信息系统。 熟练编写测试计划、设计测试用例； 功能测试为手动测试，通常去甲方现场进行测试； 性能测试使用Loadrunner、Jmeter等工具对系统进行性能测试。
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