В этой статье я хочу поделиться практическими рекомендациями для инженеров, которые сейчас работают как Manual QA и задумываются о переходе в автоматизацию тестирования. Материал будет полезен и тем, кто уже твёрдо решил развиваться в Automation QA, но не знает, с чего начать.
Цель статьи — помочь определиться с направлением развития и дать пошаговый план, который позволит плавно и комфортно перейти от ручного тестирования к автоматизации, минимизируя стресс и растерянность, которые часто возникают при смене специализации.
Важно! Для кого эта статья и что внутри?
Эта статья предназначена для новичков, которые только вчера узнали, что такое автоматизация тестирования, и решили сделать первые шаги. А также для Manual QA-инженеров, которые стоят перед выбором: «куда двигаться и с чего начать?»
Важно понимать: это не мой личный путь и не вдохновляющий рассказ о том, как я переходил в автоматизацию. Здесь вы найдёте структурированную дорожную карту — пошаговый план с конкретными материалами и ссылками на мои статьи и готовые проекты.
Хотите живые примеры кода, CI-пайплайнов и отчётов? Смотрите раздел со ссылками в конце — там есть всё необходимое, чтобы повторить эти шаги на практике.
А зачем переходить в автоматизацию?
Прежде чем говорить о том, как перейти из Manual QA в Automation QA, стоит ответить на вопрос: зачем это нужно? Причины у всех разные:
кто-то давно присматривается к автотестам и хочет освоить новое направление;
кто-то стремится повысить свой грейд и зарплату;
кто-то просто хочет расширить свои навыки и попробовать себя в разработке.
Но есть и глобальная тенденция на рынке: всё больше компаний автоматизируют тестирование и ожидают, что QA-инженеры будут владеть навыками написания автотестов. На это влияют и технологические сдвиги, включая развитие искусственного интеллекта, который постепенно берёт на себя часть рутинных задач, ранее выполнявшихся вручную.
Результат очевиден: найти работу чисто ручным тестировщиком становится всё сложнее — всё чаще в вакансиях либо сразу требуют опыт автоматизации, либо ожидают готовность к развитию в этом направлении.
Именно поэтому переход в Automation QA — это не просто тренд, а логичный шаг для тех, кто хочет оставаться востребованным и развиваться. Теперь давайте разберёмся, как и куда лучше двигаться Manual QA-инженеру.
Направление: с чего начать и куда развиваться
Первое, с чего начинается переход в автоматизацию тестирования, — это выбор направления. От него зависит ваш будущий стек технологий, используемые инструменты и даже стиль работы.
Сейчас в индустрии есть несколько основных и наиболее востребованных направлений: автоматизация пользовательского интерфейса (UI), тестирование API, мобильная автоматизация и нагрузочное тестирование. У каждого из этих направлений свои особенности, сложность и уровень востребованности.
1. UI-автоматизация (Web)
Для специалистов, которые приходят в автоматизацию из ручного тестирования, именно веб-направление чаще всего становится отправной точкой. Это связано с тем, что работа с пользовательским интерфейсом привычна большинству тестировщиков: браузер, кнопки, формы и сценарии — всё это уже знакомо по ручной работе.
Начать в этом направлении можно буквально за один день: достаточно установить современный фреймворк, например Playwright, который из коробки предоставляет запись видео, снятие скриншотов и удобный trace viewer. Более классический вариант — Selenium, который известен своей зрелой экосистемой и огромным количеством обучающих материалов. Иногда встречаются и другие решения — Cypress, Puppeteer, Nightwatch, но они распространены заметно меньше.
Главное преимущество этого направления — лёгкий и быстрый старт. Вы сразу видите результат своей работы, что мотивирует продолжать. Плюс к этому у UI-автоматизации огромное сообщество и множество готовых примеров, что значительно упрощает обучение.
2. API-автоматизация (Backend)
Следующий логичный шаг — автоматизация API. Это направление находится на «среднем уровне» пирамиды тестирования и используется почти в каждой современной компании. В отличие от UI-тестов, проверки на уровне API обычно быстрее и стабильнее: им не мешают анимации, нестабильные локаторы или внезапно изменившаяся верстка.
API-тесты особенно хорошо работают в микросервисной архитектуре, где система состоит из множества отдельных сервисов, общающихся между собой. Именно поэтому умение работать с API даёт универсальный навык, который пригодится почти в любом проекте.
Однако входной порог здесь чуть выше: придётся разобраться с протоколами вроде HTTP или gRPC, понять, как устроены форматы данных (JSON, XML, Protobuf) и научиться использовать клиентские библиотеки вроде httpx или requests для Python.
Зато награда за усилия весомая: API-тесты легко интегрируются в CI/CD, масштабируются лучше, чем UI-тесты, и дают уверенность в стабильности самого «ядра» продукта.
3. Мобильная автоматизация
Если у компании есть мобильные приложения, то без мобильной автоматизации никуда. Это отдельный и довольно интересный мир, который немного отличается от веба. Здесь свои особенности и свои инструменты.
Самый известный и популярный инструмент — Appium, который работает как универсальный «комбайн» и умеет тестировать как Android, так и iOS. Если хочется работать максимально близко к платформе, есть нативные решения: Espresso для Android и XCUITest для iOS.
Но нужно понимать: мобильная автоматизация немного сложнее в плане инфраструктуры. Придётся иметь дело с эмуляторами, реальными устройствами и иногда даже с «фермами» смартфонов. К тому же тесты здесь часто завязаны на особенности конкретной платформы, что требует внимательности и понимания мобильной разработки.
Зато мобильная автоматизация — отличная возможность выделиться на фоне конкурентов. В этой нише специалистов меньше, а значит, конкуренция ниже и ценность инженеров с таким опытом выше. Если продукт компании крутится вокруг мобильных приложений — это направление может стать вашим ключевым.
4. Нагрузочное тестирование
Нагрузочные и стресс-тесты — это способ проверить, как система ведёт себя под высоким трафиком: выдержит ли она десять тысяч одновременных пользователей или «упадёт» после сотого запроса. Это направление обычно ассоциируется с инструментами вроде Locust (Python), k6 (JavaScript) и старого доброго JMeter.
Да, порог входа тут чуть выше, чем в классической автоматизации UI или API. Придётся разбираться с архитектурой системы, метриками, мониторингом и понимать, как правильно моделировать нагрузку. Но зато экспертиза в этом направлении ценится очень высоко — специалистов с опытом performance-тестирования не так уж и много, особенно тех, кто реально понимает, что делает.
Для большинства QA это направление часто идёт «бонусом» к основным навыкам: вы начали с UI или API, а потом добавили нагрузку — и сразу стали заметно ценнее на рынке. А если тема «производительности» вам действительно понравится, это может стать основой для целой профессии — QA Performance Engineer, специалистов которой особенно любят крупные компании и высоконагруженные проекты.
Мы пробежались по самым популярным направлениям: UI, API, мобильная автоматизация и нагрузочное тестирование. Это тот самый «мейнстрим», который встречается в большинстве компаний и даёт хороший старт для любого начинающего автоматизатора.
Конечно, мир тестирования на этом не заканчивается. Есть автоматизация десктопных приложений, тестирование больших данных (Data Quality), безопасность (Security Testing), тестирование IoT-устройств и даже такое экзотичное направление, как Chaos Engineering, где вы намеренно «ломаете» систему, чтобы проверить её устойчивость. Но всё это уже более узкие и нишевые истории.
Если вы только начинаете свой путь в автоматизацию, не распыляйтесь. Сначала освоите фундаментальные направления — они дадут прочную базу, а вот потом уже можно смело экспериментировать с более специфичными областями и выбирать то, что ближе именно вам.
Выбор языка программирования
После того как вы определились с направлением автоматизации, пора выбрать язык программирования. И тут многие допускают ошибку: берут тот, что используется на текущем проекте, просто потому что «так проще». Проблема в том, что ваш проект может закончиться, а выбранный язык окажется редким и мало востребованным. Или ещё хуже — язык вам совсем не нравится, и вы быстро перегорите.
Подходите к выбору стратегически. Сначала посмотрите рынок: какие языки чаще встречаются в вакансиях по автоматизации? Это можно сделать буквально за вечер, открыв пару популярных сайтов по поиску работы. Далее — попробуйте сами: возьмите любой бесплатный курс, потратьте хотя бы 80 часов на изучение одного-двух языков, чтобы понять, какой из них вам ближе. И думайте на перспективу: лучше выбрать язык, который позволит вам не застревать в одном направлении, а свободно переключаться между UI, API, мобильным тестированием и интеграционными задачами.
Так вы не только избежите разочарования, но и построите фундамент, который пригодится в будущем, независимо от конкретного проекта или компании.
Рекомендации по выбору языка программирования
Языков для автоматизации много, но для начала имеет смысл рассматривать основные и востребованные на рынке. Приоритет (с точки зрения востребованности и универсальности) примерно следующий: Python → Java → JavaScript/TypeScript → Kotlin/Swift → Go.
1. Python — лучший старт для новичков
Если вы только начинаете путь в автоматизацию и не знаете, с чего начать — берите Python. Это, пожалуй, самый дружелюбный язык программирования для новичков. Он читается почти как английский текст и позволяет писать работающий код уже через несколько недель обучения.
Почему он так популярен? На нём не только строят автотесты, но и решают задачи машинного обучения, DevOps-автоматизации и даже пишут веб-приложения. А значит, вокруг Python выросло огромное сообщество, где ответ найдётся практически на любой вопрос.
Для автоматизаторов Python особенно удобен. У него богатая экосистема: Pytest для написания тестов, Playwright и Selenium для UI, httpx и requests для API, pydantic для валидации данных и куча других библиотек, которые закрывают практически любую задачу. На Python можно автоматизировать всё: от простого веб-UI до сложных интеграционных тестов, а при желании даже мобильные приложения через Appium.
Есть, правда, нюанс: популярность Python частично держится на сферах вроде Data Science, поэтому в чисто промышленной разработке он не всегда основной. Но для автотестов это не минус, а даже преимущество — экосистема тестирования здесь очень развита и дружелюбна к новичкам.
2. Java — корпоративный стандарт
Java уже много лет остаётся выбором номер один в корпоративном мире. Банки, крупные интернет-магазины, страховые и телеком-компании — все они используют Java для своих продуктов. И, как следствие, огромное количество автотестов в таких компаниях пишется именно на Java.
Почему этот язык так любим? Во-первых, экосистема. Есть проверенные временем фреймворки для любой задачи: JUnit и TestNG для юнит- и интеграционных тестов, Selenide и Playwright для UI, RestAssured для API, Appium для мобильных приложений. Всё это устоялось и поддерживается большим сообществом, что делает Java практически «стандартом индустрии».
Во-вторых, Java открывает двери во многие компании и проекты. Вакансий для Java-автоматизаторов — масса, и почти в каждом описании вы увидите знакомые слова: Selenide, RestAssured, Allure. Если вы хотите построить долгосрочную карьеру и работать с крупными, серьёзными продуктами — Java отличный выбор.
Есть и ложка дёгтя: порог входа у Java выше, чем у Python. Синтаксис кажется «тяжеловатым», особенно после скриптовых языков. Но зато освоив его, вы получите очень востребованный и стабильный навык, который пригодится не только в тестировании, но и в самой разработке.
3. JavaScript и TypeScript — естественный выбор для web
Если говорить о тестировании web-приложений, особенно современных SPA (Single Page Application), то JavaScript и его «старший брат» TypeScript — чуть ли не естественный выбор. Почему? Да потому что фронтенд сам пишется на этих языках. А значит, тесты, написанные на том же стеке, легко интегрируются в процесс разработки и CI/CD, а у команды меньше проблем с поддержкой.
Особенно стоит обратить внимание на TypeScript: он добавляет строгую типизацию, что сильно сокращает количество ошибок и делает код автотестов более читаемым и надёжным. Многие современные фреймворки, вроде Playwright и Cypress, изначально писались именно для JavaScript/TypeScript, поэтому здесь вы получаете «родную» экосистему: от быстрого старта до тесной интеграции с фронтенд-инструментами.
Правда, экосистема автотестов на JS/TS пока немного моложе, чем у Python или Java. Но это активно меняется: Playwright уже обгоняет Selenium по популярности, Cypress продолжает развиваться, и материалов для обучения становится всё больше.
Если ваша цель — web-тестирование и вы хотите быстро «почувствовать» результат, JS/TS — отличный выбор. К тому же знание TypeScript пригодится вам и за пределами автотестов, если решите развиваться ближе к фронтенду или fullstack.
4. Kotlin / Swift — выбор для мобильной автоматизации
Если ваша цель — тестировать мобильные приложения и вы хотите чувствовать себя «в своей стихии» в этом мире, лучше сразу взять нативные языки. Для Android таким стандартом стал Kotlin, который постепенно вытесняет Java из мобильной разработки, а для iOS — Swift, полностью заменивший Objective-C.
Почему это важно? Автотесты, написанные на нативных языках, позволяют максимально использовать возможности платформы и лучше интегрируются в CI/CD мобильных приложений. Особенно это ценно там, где мобильный продукт — это не «дополнение к вебу», а сердце бизнеса: банки, финтех, маркетплейсы, крупные e-commerce сервисы.
Есть нюанс: Kotlin и Swift — это всё-таки узкоспециализированные инструменты. На Swift вы не будете тестировать веб или писать backend-тесты, а Kotlin редко используется за пределами мобильных приложений. Зато в своей нише эти языки дают мощный старт и открывают двери в редкую и хорошо оплачиваемую экспертизу.
Вывод простой: если мобильная автоматизация вам интересна и вы видите себя в этой нише — выбирайте нативные языки. Это даст вам конкурентное преимущество и возможность работать с самыми передовыми мобильными технологиями.
5. Go (Golang) — выбор для любителей микросервисов и системного уровня
Go — язык, который создавался для высоконагруженных сервисов и распределённых систем, и именно там он раскрылся на полную. Сегодня Go активно используют в микросервисных архитектурах, облачных решениях и инфраструктурных сервисах. Логично, что он постепенно находит своё место и в автоматизации тестирования — особенно там, где нужно тестировать сами микросервисы и интеграции между ними.
Почему он может быть интересен? Go прост и невероятно быстрый. Приложения компилируются в один бинарник и запускаются почти мгновенно, что особенно ценно при интеграционных и изоляционных тестах. Есть и достойные библиотеки вроде testify, которые позволяют писать тесты на понятном и минималистичном синтаксисе.
Однако важно понимать: Go — это «аскет» среди языков. В нём нет привычных для автоматизаторов удобств: аннотаций, продвинутой параметризации, метаданных и прочих «сахарных» возможностей, которые есть, например, в Python или Java. В итоге некоторые вещи придётся делать «вручную» и чуть больше писать кода.
Вывод: Go — это отличный выбор для энтузиастов и тех, кто работает с микросервисами и инфраструктурными системами. Но как универсальный язык автоматизации он пока не подходит: на нём вряд ли будете писать UI или мобильные тесты. Зато в своей нише — это мощный инструмент и редкая экспертиза, за которую компании готовы платить больше.
6. Другие языки (C#, PHP, Scala, Rust и др.)
В автоматизации можно встретить и менее популярные языки — C#, PHP, Scala, Rust и другие. Обычно это связано с конкретной спецификой продукта или исторически сложившимся стеком компании. Например, C# часто встречается в проектах на .NET, Scala может «всплыть» в бигдате или специфичных бэкенд-решениях, а Rust используют те, кто фанат надёжности и производительности.
Однако это, скорее, исключения. Количество вакансий с таким стеком заметно меньше, и рынок сильно ограничен. Если вы осознанно идёте в компанию с определённой технологией — это окей, но выбирать такие языки как стартовые для автоматизации вряд ли стоит.
Итог по языкам
Для старта: Python — оптимальный выбор.
Для корпоративных продуктов: Java.
Для web-направления: TypeScript/JavaScript.
Для мобильной специализации: Kotlin/Swift.
Для специфичных интеграционных задач: Go.
Инструменты и технологии
Вы выбрали направление и язык? Отлично, значит пора подобрать инструменты. И вот тут многие новички спотыкаются: кажется, что всё одно и то же — «ну Playwright и Selenium ведь оба кликают кнопки». Но разница в подходах и возможностях может быть колоссальной. Одни инструменты делают тесты стабильнее, другие — быстрее, третьи удобнее в отладке.
От вашего выбора зависит буквально всё: как быстро вы сможете писать тесты, насколько они будут надёжными и насколько комфортно их потом поддерживать. Представьте это как выбор между старым ручным шуруповёртом и современным аккумуляторным: оба закрутят саморез, но ощущения и результат будут совсем разными.
Готовые «сборки» под популярные направления
Ниже приведены рекомендуемые наборы инструментов (стек технологий) для разных сценариев и направлений:
Направление | Язык | Основные инструменты | Особенности и примечания |
|---|---|---|---|
UI (Web) | Python | Playwright, Pytest, Allure, PageObject, PageComponent, PageFactory, Faker, Docker, pytest-xdist | Лёгкий вход, быстрая обратная связь. Playwright современный и стабильный, легко подключается к CI/CD. Faker полезен для генерации данных. |
Java | Playwright или Selenide, JUnit5/TestNG, Allure, PageObject, Docker, Maven/Gradle | Selenide — привычный выбор для тех, кто ранее работал с Selenium. Playwright быстрее и проще. Java часто используется в больших корпорациях. | |
TypeScript/JavaScript | Playwright или Cypress, Jest/Mocha, Allure, Faker, Docker, dotenv | TypeScript предпочтительнее (строгая типизация). Cypress популярен у front-end команд, но слабее для сложных сценариев. | |
API (REST/gRPC) | Python | httpx/requests, grpcio, pydantic, jsonschema, Pytest, Allure, pytest-xdist, Docker | pydantic и jsonschema упрощают строгую валидацию ответов. grpcio — стандарт для gRPC. |
Java | RestAssured, gRPC-Java, JSONAssert/JsonSchemaValidator, JUnit5/TestNG, Allure, Maven/Gradle | Корпоративный стандарт, хорошо интегрируется с CI/CD и отчётами. | |
TypeScript/JavaScript | Axios/fetch, Supertest, gRPC-js, Ajv, Jest/Mocha, Allure, dotenv | Ajv — популярный валидатор JSON Schema, хорош для фронтовых API. | |
Mobile | Kotlin (Android) | Espresso — нативный инструмент, Appium — кроссплатформенный. BrowserStack/Sauce Labs позволяют не покупать реальные устройства. | |
Swift (iOS) | XCUITest — нативное решение, Appium — более универсальное. | ||
Микросервисы | Go | Go часто используется для тестирования интеграций в микросервисных архитектурах. Wiremock помогает эмулировать зависимые сервисы. |
Пошаговый план перехода из Manual QA в Automation QA
Шаг 1. Изучите язык программирования
Почему это важно?
Язык — это фундамент всей автоматизации. Если вы его не знаете, то придётся бездумно копировать чужие куски кода, не понимая, что в них происходит. Результат обычно один — постоянные ошибки и ощущение, что «это слишком сложно». Когда вы понимаете основы синтаксиса, структуры данных и базовое ООП, тесты становятся понятными и логичными, а вы начинаете мыслить как инженер, а не как пользователь готовых шаблонов.
С чего начать?
Сначала разберитесь с основами синтаксиса и тем, как язык «думает». Поработайте с переменными и функциями, научитесь строить простую логику с условиями и циклами, разберитесь, как хранить данные в коллекциях и что такое обработка ошибок. Обязательно попробуйте работать с файлами и сетью — это часто пригождается в автотестах. А ещё важно хотя бы на базовом уровне освоить объектно-ориентированное программирование: понять, зачем нужны классы и наследование, и как это упрощает код.
Сколько времени на это уйдёт?
Рассчитывайте примерно на 100 часов. Это немного — если учить по часу в день, уже через три месяца вы сможете уверенно писать простые скрипты и разбираться в чужом коде.
Где учиться?
Есть множество бесплатных ресурсов: Stepik, Codecademy, курсы на YouTube. Для Python отлично подойдёт книга «Изучаем Python», для Java — «Head First Java». Главное — не застревать на бесконечном чтении: учитесь через практику, пишите код каждый день.
Шаг 2. Освойте базовое направление автоматизации (начать лучше с UI)
Почему именно с UI?
Потому что это наглядно и быстро мотивирует. Браузер открывается, страница загружается, тест сам кликает по кнопкам и вводит данные — и всё это вы видите своими глазами. Это даёт то самое чувство: «Вау, я действительно пишу автотесты!». К тому же в UI проще разобраться с самим принципом работы фреймворков, и когда придёт время переходить к API или мобильным тестам, вам будет гораздо легче.
С чего начать?
Поставьте современный инструмент — например, Playwright. Selenium тоже можно использовать, но Playwright проще и свежее, особенно для новичков. Попробуйте написать самый простой тест: открыть страницу, ввести логин и пароль, нажать на кнопку и проверить, что на экране появился ожидаемый результат. Ваш код может показаться смешным и корявым — и это нормально.
Мой первый автотест открывал браузер, но потом «залипал» на три минуты, потому что я забыл закрыть один цикл. Ошибки — это часть обучения.
Подключите тестовый фреймворк (Pytest, Jest или TestNG — зависит от языка), чтобы запускать тесты удобно и структурировано. Освойте базовую структуру проекта и научитесь запускать тесты через консоль, а не только из IDE — это пригодится, когда вы дойдёте до CI/CD.
Что получится на выходе?
У вас будет первый настоящий автотест и понимание того, как все эти «страшные слова» (фреймворк, ассерты, локаторы) работают вместе. А ещё — чувство, что вы сделали первый серьёзный шаг в автоматизацию.
Сколько времени это займёт?
Примерно 120 часов. Это с учётом того, что вы не просто «пощёлкали по гайду», а разобрались в том, что пишете.
Шаг 3. Освойте паттерны проектирования тестов
Почему это важно?
Представьте, что вы написали 20 тестов без какой-либо архитектуры. Все селекторы разбросаны по файлам, в каждом тесте свои «костыли», и через месяц вы уже боитесь открыть свой проект, потому что любое изменение ломает всё. Это и есть тот самый «спагетти-код». Чтобы такого не случалось, мир автоматизации придумал архитектурные паттерны.
С чего начать?
Первый друг автоматизатора — Page Object. Это подход, при котором каждая страница вашего приложения представлена отдельным классом, и все взаимодействия с ней вынесены в одно место. Например, логин-страница имеет свой метод login(), и вам больше не нужно повторять логику «введи логин, введи пароль, нажми кнопку» в каждом тесте.
Дальше идёт Page Component — ваш спаситель, когда в приложении есть одинаковые элементы (например, одно и то же меню или модальное окно на каждой странице). Вместо копипаста создаёте один компонент и используете его где угодно.
И, наконец, Page Factory — такой себе «автомат», который берёт на себя инициализацию элементов, чтобы вам не приходилось вручную прописывать кучу однотипного кода.
На выходе вы получаете проект, который выглядит как мини-программа, а не как набор «тестов-одиночек». Работать с ним приятно, а поддерживать и расширять — в разы проще.
Маленький пример из жизни: я однажды начал проект без Page Object. Через месяц мне сказали: «Нужно поменять селектор кнопки логина». Я менял его в 18 местах. После этого я освоил паттерны за одну ночь, и это было лучшее решение в моей автоматизаторской жизни.
Сколько времени на это уйдёт?
Примерно 50 часов — чтобы не просто прочитать статью, а реально переписать свои тесты под новую архитектуру и понять, как это работает на практике.
Шаг 4. Подключите отчётность (Allure)
Почему это важно?
Когда вы придёте на собеседование и покажете свой проект, один из первых вопросов, который вы услышите: «А где отчёт?». Без отчёта ваши тесты выглядят как набор магических скриптов. С отчётом — это уже продукт, которым можно гордиться. А если отчёт ещё и красивый (привет, Allure), то вы автоматически выглядите как человек, который думает о качестве процесса, а не только о коде.
Что делать?
Подключите Allure — это практически стандарт в индустрии. Научитесь добавлять шаги теста (step), чтобы в отчёте было понятно, что именно делает тест, и прикладывать вложения: скриншоты, логи, артефакты. После запуска формируйте HTML-отчёт и открывайте его в браузере — он интерактивный, с графиками и деталями каждого шага.
Почему это круто?
Вместо унылого текста «тест пройден» вы получаете наглядную картину: какие шаги выполнены, что именно проверялось, где упал тест и какой скриншот был в момент ошибки. Даже менеджеры любят такие отчёты — их можно показать на демо, в отчётах по спринту или при разборе инцидентов.
Маленький совет: мой первый Allure-отчёт выглядел как пустая страница, потому что я забыл добавить шаги и скриншоты. В итоге отчёт был красивый, но бесполезный. Не повторяйте моих ошибок — сразу учитесь использовать аннотации и вложения.
Сколько времени займёт?
Примерно 20 часов — чтобы не просто «прикрутить» Allure, но и красиво оформить шаги, вложения и поиграться с настройками.
Шаг 5. Настройте CI/CD
Почему это важно?
Автотесты, которые запускаются только на вашем ноутбуке, — это как дневник, который вы никому не показываете. Полезно? Да. Но в продакшн это не попадёт. В современном мире тесты должны запускаться автоматически при каждом изменении кода: сделал commit → тесты стартовали сами → вы получили отчёт. Это не только экономит время, но и делает вас «тем самым инженером», который реально умеет интегрировать тестирование в процесс разработки.
С чего начать?
Разберитесь с Git: как работать с ветками, создавать pull request и мержить изменения. Затем переходите к CI/CD. Самый простой путь — использовать GitHub Actions или GitLab CI: это готовые платформы, где можно за пару часов поднять первый pipeline. Дополнительно осваивайте Docker, чтобы тесты запускались в контейнере — это сразу делает вас «на уровне» даже в глазах DevOps-инженеров.
Какой будет результат?
Вы получите полноценный pipeline, который:
берёт ваш код;
поднимает окружение;
запускает тесты;
формирует отчёт (например, Allure) и сохраняет его как артефакт.
И всё это происходит без вашего участия — магия, но с инженерной логикой внутри.
Из личного опыта: первый раз я забыл добавить команду установки зависимостей в pipeline. Результат — CI честно запускался… и честно падал за 0,5 секунды с ошибкой «pytest: command not found». Вывод: проверяйте окружение перед пушем.
Сколько времени займёт?
Около 40 часов. Этого достаточно, чтобы разобраться с основами Git, настроить простой pipeline и освоить Docker настолько, чтобы ваши тесты запускались стабильно.
Шаг 6. Создайте портфолио
Почему это важно?
Ваши слова на собеседовании «я умею писать автотесты» звучат убедительно только в одном случае — если за ними есть код. Работодатели хотят видеть не просто знания, а результат: как вы строите проект, какие инструменты используете, насколько чистый у вас код. Портфолио — это ваше лицо в мире Automation QA.
Что сделать?
Заведите репозиторий на GitHub (или GitLab — не принципиально, но GitHub выглядит привычнее для рекрутеров). Залейте туда фреймворк: хотя бы 2–3 теста, но сделанные по всем правилам — с паттернами, отчётностью и базовым CI/CD. Обязательно добавьте README, где кратко расскажете, что это за проект, какой стек технологий используется и как его запустить. Считайте это вашей «визитной карточкой» — человек, открывший проект, должен за 2 минуты понять, что вы знаете, что делаете.
Какой будет результат?
У вас появится реальный артефакт, который можно отправить в резюме или показать на собеседовании. Это сильно выделяет кандидата среди других начинающих автоматизаторов, у которых в портфолио только строчка «участвовал в написании автотестов». У вас — живой проект.
Из личного опыта: мой первый публичный проект был ужасным (README с одной строчкой «запускайте как-нибудь» и три теста без единого ассерта). Но именно он дал мне первый оффер — потому что он вообще был. Ваш проект может быть неидеальным, но он должен существовать.
Сколько времени займёт?
Примерно 30 часов. За это время можно оформить проект, навести минимальный порядок и красиво всё задокументировать.
Шаг 7. Расширьте знания (API, Mobile, Load)
Почему это важно?
Освоив основы UI-автоматизации, легко впасть в соблазн: «Ну всё, я автоматизатор, можно остановиться». Но рынок движется быстрее: компании ищут универсальных QA, которые могут писать UI-тесты, бить по API и при необходимости «погонять нагрузку». Даже базовое знание этих направлений резко повышает вашу ценность и даёт больше вариантов для карьеры.
С чего начать?
Начните с API. Это логичное продолжение UI: те же тесты, только без браузера. Тут пригодятся библиотеки вроде httpx (для Python) или axios (для JavaScript), а если хочется чего-то «потяжелее» — попробуйте gRPC. Следующий шаг — мобильная автоматизация: Appium для кроссплатформы или Espresso/XCUITest для нативного Android и iOS. И, наконец, нагрузочное тестирование — тут вы знакомитесь с инструментами вроде Locust или k6, которые отвечают на главный вопрос: «А выдержит ли наш сервис тысячу одновременных пользователей?».
Кстати, многие QA рассказывают, что именно нагрузка дала им новое дыхание в профессии: «Я думал, что тесты — это про клики и проверки текста, а тут я уже моделирую трафик и изучаю, как сервис себя ведёт при пиковых нагрузках. Это совсем другой уровень».
Что получится в итоге?
Вы не станете «богом всех направлений» за пару недель, но получите широкий кругозор. Это позволит на собеседовании уверенно сказать: «UI я знаю хорошо, API тоже пробовал, а нагрузку подключал на pet-проекте». Для многих компаний это серьёзный плюс: они видят человека, который готов расти и учиться.
Сколько времени займёт?
Примерно 70 часов, если взять уже существующие UI-тесты и добавить к ним простые API и нагрузочные сценарии. Дальше — по вкусу и интересу: кто-то уходит глубже в API, кто-то делает упор на мобильные тесты, а кто-то находит себя в performance.
Шаг 8. Развивайте софт-скиллы и комьюнити
Почему это важно?
Автоматизация — это не только про код и тесты. Даже самый красивый фреймворк бесполезен, если вы не умеете донести до команды, зачем он нужен, или если ваши баг-репорты читаются как «телеграмма из 90-х».
QA-инженер с сильными софт-скиллами всегда на вес золота: он может обсудить архитектуру тестов с разработчиками, убедить менеджера выделить время на рефакторинг и даже вовлечь команду в автоматизацию.
Что прокачивать?
Умение вести диалог без «холивара» (даже если ваш тест упал «по вине разработчика»).
Навык писать баг-репорты так, чтобы разработчик сказал: «Спасибо, теперь понятно, что чинить», а не «Что это вообще значит?».
Способность презентовать свою работу: показать отчёт, рассказать про CI/CD или объяснить, почему Page Object — это не лишний слой, а залог стабильных тестов.
Шаг 9. Обновите резюме и начните искать вакансии
Почему это важно?
Вы уже проделали огромную работу: освоили язык, написали тесты, собрали фреймворк, подключили отчётность и CI/CD. Но если никто об этом не узнает — эффект будет нулевой. Хорошее резюме и портфолио — это ваша «витрина», которая показывает работодателю: «Я не просто учился, я умею работать руками».
Что добавить в резюме?
Стек технологий: язык программирования, инструменты, CI/CD. Это важно, потому что рекрутеры часто ищут именно по ключевым словам.
Ссылка на GitHub: покажите свой код, чтобы у работодателя не осталось сомнений, что вы умеете работать с реальными проектами.
Описание фреймворка: коротко, но по существу — «UI автотесты на Python с Playwright и Allure, запуск в CI/CD через GitHub Actions».
Паттерны и отчётность: упомяните, что вы знаете Page Object, Allure, умеете работать с Docker и писать параметризированные тесты.
Как искать работу?
Начните с вакансий «Junior Automation QA» или «QA Engineer с опытом автотестов». Отличный вариант — позиции, где ручное тестирование совмещается с автоматизацией: вы продолжаете использовать свой текущий опыт, но уже растёте в новом направлении.
Зачем всё это?
Потому что поиск работы — это тоже навык. И если ваше резюме выглядит так же сухо, как «документация к холодильнику», то даже крутой фреймворк на GitHub может остаться незамеченным. Сделайте его живым, лаконичным и по делу — и отклики не заставят себя ждать.
Примечание: оценки времени даны приблизительно и зависят от вашего уровня подготовки, количества свободного времени и стиля обучения. У кого-то эти шаги займут в 2 раза меньше времени, у кого-то — больше, и это нормально.
Полезные ссылки
В этом разделе собраны материалы, которые помогут быстрее освоить автоматизацию тестирования.
Важно! Это не полный список всех возможных проектов и технологий — приведены только самые популярные и востребованные на рынке стеки.
Статьи (подробные гайды)
Как правильно писать UI авто тесты на Python — Стек: Python, Playwright, Pytest, Page Object, Page Component, Page Factory, Allure
Как правильно писать API авто тесты на Python — Стек: Python, httpx, Pytest, Pydantic, Pydantic Settings, JSONSchema
Пишем UI авто тесты на TypeScript с использованием Page Object, Page Factory — Стек: TypeScript, Playwright, Page Object, Page Component, Page Factory, Allure
Пишем API автотесты на TypeScript + Playwright — Стек: TypeScript, Playwright, Allure-Playwright, dotenv, ajv
Пишем gRPC автотесты на Go с Allure отчетом — Стек: Go, testing, grpc-go, allure-go, yaml, gomega, zap, dig
API автотесты на Python с запуском на CI/CD и Allure отчетом — Стек: Python, Pytest, httpx, Pydantic, Pydantic Settings, Allure, Faker, JSONSchema, pytest-xdist
UI автотесты на Python с запуском на CI/CD и Allure отчетом. PageObject, PageComponent, PageFactory — Стек: Python, Playwright, Pytest, Pydantic Settings, PageObject, PageComponent, PageFactory, Allure
Left Shift Testing: как выстроить процесс, чтобы тесты реально помогали
Нагрузочное тестирование на Python и Locust с запуском на CI/CD — Стек: Python, Locust, Pydantic, Pydantic Settings, httpx, Faker
Примеры проектов на GitHub
selenium_python — Стек: Python + Selenium + PageObject + PageComponent + PageFactory + Pydantic Settings + Docker + Docker-Compose + Pytest + Allure
playwright_typescript — Стек: TypeScript + Playwright + PageObject + PageComponent + PageFactory + Allure
playwright_python — Стек: Python + Playwright + PageObject + PageComponent + PageFactory + Allure
playwright_typescript_api — Стек: TypeScript + Playwright + Allure + dotenv
sample_go_grpc_testing — Стек: Go + allure-go + Gomega + gRPC + YAML + Dig + Zap + UUID
sample_api_testing — Стек: Python + httpx + Pydantic + Pydantic Settings + JSONSchema + Pytest + Allure
python-ui-tests — Стек: Python + Playwright + PageObject + PageComponent + PageFactory + Pydantic + Pydantic Settings + Pytest + Allure
python-load-tests — Стек: Python + Faker + httpx + Locust + Pydantic + Pydantic Settings
python-api-tests — Стек: Python + httpx + Pydantic + JSONSchema + Pytest + Pytest-xdist + Allure + Faker
Все проекты, статьи и примеры, приведённые выше, открыты и доступны для свободного использования. Берите, пробуйте, адаптируйте под свои задачи — цель этой статьи именно в том, чтобы дать готовую базу для старта.
Бесплатные курсы и справочники по языкам программирования
Чтобы быстрее освоить выбранный язык программирования и чувствовать себя уверенно в автоматизации, можно использовать эти бесплатные ресурсы:
Python
W3Schools Python Tutorial — базовый синтаксис и примеры кода, можно тренироваться прямо в браузере.
Python.org Official Tutorial — официальный учебник Python (английский язык).
Real Python Free Tutorials — практические статьи и разборы.
Programiz Python — понятные объяснения и примеры.
Java
W3Schools Java Tutorial — основы Java с примерами.
BeginnersBook Java — обучающий материал с примерами.
Programiz Java — краткие объяснения и примеры.
JavaScript / TypeScript
W3Schools JavaScript Tutorial — классический старт.
JavaScript.info — современный и подробный учебник по JS.
TypeScript Handbook — официальная документация по TypeScript.
W3Schools TypeScript Tutorial — базовые примеры.
Kotlin
Kotlin Lang Docs — официальная документация и гайды.
Programiz Kotlin — простые объяснения и примеры.
Swift
Swift.org Docs — официальные ресурсы по Swift.
Hacking with Swift — бесплатная книга-курс для начинающих.
Go (Golang)
Go Tour — интерактивный тур по Go, работает прямо в браузере.
Go by Example — готовые примеры кода по ключевым темам.
Go Documentation — официальные гайды и материалы.
⚠️ Важно! Прежде чем выбирать любые платные курсы или интенсивы, всегда проверяйте их содержимое и реальные отзывы. На рынке много предложений, которые упакованы красиво, но по сути могут оказаться пустышками. Подробнее об этом я писал в отдельной статье: Курсы по тестированию — развод, маркетинг и пустышки — не дайте себя обмануть!
Итог
Переход из Manual QA в Automation QA — это не «страшный прыжок в неизвестность», а вполне понятный и логичный путь, если разбить его на шаги. Уже через несколько месяцев вы сможете не просто повторять примеры из интернета, а писать собственные автотесты, запускать их в CI/CD и показывать свой код на собеседованиях.
Да, придётся учиться и тратить время, но результат того стоит: вы станете более востребованным специалистом, сможете выбирать интересные проекты и уверенно смотреть на рынок, который меняется в сторону автоматизации.
Начните с одного шага — и вы удивитесь, как быстро это втянет вас в мир инженерных задач, где QA уже давно не только «нажимает кнопки», а строит настоящую инфраструктуру качества.
