Aravind Segar

En tant qu'unique ingénieur QA dédié, j'ai pris la responsabilité de bâtir l'intégralité de la culture et de l'infrastructure qualité de l'entreprise. Mon rôle combine vision stratégique et exécution technique pour sécuriser nos cycles de déploiement. Mes réalisations clés : Stratégie & Leadership QA : Conception et mise en œuvre complète de la stratégie de test, agissant comme dernier rempart pour bloquer les anomalies critiques avant chaque mise en production. Automatisation Full-Stack & IA : Développement d'une suite de +50 scripts E2E Cypress et exploitation de l'IA pour générer et piloter plus de 300 tests API (REST/GraphQL), garantissant la fiabilité des données sur tous nos environnements. Optimisation DevOps : Intégration de tests automatisés directement dans les pipelines CI/CD pour minimiser les vérifications manuelles et augmenter significativement la fréquence des déploiements. Innovation QA (GenAI) : Amélioration de la productivité technique via l'utilisation de MCPs pour l'automatisation de la gestion des tickets Jira et le déploiement du Cypress MCP pour accélérer la création et la maintenance des scripts.

Responsable de la qualité de bout en bout pour l'application Codoc, j'ai eu l'opportunité de structurer l'ensemble du processus de test pour garantir la fiabilité et la stabilité du produit. Mes contributions principales : Stratégie & Culture QA : Mise en place intégrale d'une stratégie d'assurance qualité et promotion d'une culture du test dès la phase de développement. Automatisation Cypress : Conception et optimisation de plus de 100 scripts automatisés en JavaScript, améliorant significativement la couverture de test et la détection d'anomalies. Pilotage de la Fiabilité : Exécution de campagnes de tests fonctionnels, de non-régression et exploratoires pour sécuriser chaque montée en version. Gestion du Cycle de Vie : Documentation complète du processus (plans de test, cas de test) et suivi rigoureux des anomalies via Notion pour une traçabilité optimale.

Recueillir le besoin métier. Préparation des stratégies de test pour le projet. Écrire les cas de test sur la base des récits des utilisateurs(User stories). Présentation du test aux étudiants.

Contexte • Une startup qui offre une grande variété de services de développement, tels que la création de sites web, le marketing numérique et la conception graphique. Missions • J'ai travaillé sur plusieurs projets dans les domaines du commerce électronique et de l'assurance. • Création et exécution des campagnes de tests fonctionnels et de non-régression. • Création et documentation des anomalies dans JIRA, avec une priorisation basée sur leur criticité. • Développer et maintenir les données et les environnements de test, en garantissant des résultats de test précis et cohérents. • Création de cas de test complets pour valider les opérations GET, POST, PUT, DELETE de l'API. • Élaboration et exécution de plans de test et de cas de test pour les applications et les processus liés à l'assurance. • Avoir de l'expérience avec Guidewire InsuranceSuite (l'administration des polices, la gestion des sinistres et la facturation). • Écrire et améliorer les requêtes SQL pour l'extraction et la manipulation des données.

Applications of Machine Learning in Data Analysis & Production Prediction, Automatic Number Plate Recognition (ANPR) and Chat Bot. 1. This project is to analyze the production data of Wired Steel Rods and predict the future production values using Machine Learning techniques. Here I used SARIMA model in Time Series Analysis to predict the future values. 2. The objective of “Automatic Number Plate Recognition (ANPR)” is to recognize the car number plates of employees in Visakhapatnam Steel Plant. The software developed can be used to detect the employee’s car number plate in the entrance gate using Machine Learning algorithm and techniques. 3. The objective of Chat Bot is to create a bot for IT department employee’s information in Vizag Steel Plant. Here I used "BotPress" platform for creating the bots.