В предыдущей статье «Рынок QA без входа: почему junior и manual исчезают из вакансий (анализ 2500 вакансий)» я рассмотрел рынок QA-вакансий с точки зрения грейдов, специализаций и форматов работы. Она показала, кого рынок ищет и на какие уровни ориентирован основной спрос.
В этой статье фокус смещается на технологии. Цель — зафиксировать, какие технические навыки и инструменты чаще всего требуются в QA-вакансиях и какой технологический профиль сегодня формирует рынок.
Все выводы основаны исключительно на данных и следуют напрямую из анализа вакансий. В статье используются только количественные показатели без оценочных суждений и субъективных интерпретаций.
Источник данных
В качестве источника данных использовалась одна из крупнейших русскоязычных Telegram-групп с QA-вакансиями. На момент сбора данных в группе было более 57 000 участников.
Ссылка на группу в статье не приводится — при желании её несложно найти самостоятельно и проверить данные вручную. В группе публикуются исключительно вакансии, формат публикаций достаточно строгий, что упрощает автоматизированный анализ и снижает уровень шума в данных.
Выборка и методология
В выборку вошли вакансии, опубликованные за период с 1 января 2025 года по 1 января 2026 года. На момент публикации статьи данные могут незначительно отличаться из-за новых публикаций, однако это не влияет на общую картину и выявленные тенденции.
Всего за год было собрано 2528 вакансий — этого объёма достаточно, чтобы делать выводы о структуре и технологических требованиях рынка QA.
Сбор и обработка данных выполнялись самостоятельно. Для парсинга и анализа использовались:
Технологии определялись автоматически на основе текста вакансий с использованием регулярных выражений и эвристик. Учитывались упоминания языков программирования, тестовых фреймворков, API-инструментов, инфраструктурных компонентов, систем контроля версий и инструментов процессов.
Данные не претендуют на математическую точность до единичных значений, однако отражают реальное распределение требований и технологический профиль рынка QA в 2025 году.
Общий технологический профиль QA-вакансий
На графике показаны наиболее часто упоминаемые технологии и инструменты в QA-вакансиях за 2025 год без разделения по специализациям и грейдам. Этот срез позволяет увидеть общий технический профиль требований рынка.
Наиболее часто в вакансиях упоминаются следующие технологии:
SQL — абсолютный лидер по количеству упоминаний
REST API — один из базовых требований
CI/CD — входит в число наиболее востребованных навыков
Java и Python — ключевые языки программирования
Git — стандарт де-факто для работы с кодом
Postman — основной инструмент для API-тестирования
Jira — базовый инструмент процессов и коммуникации
Selenium — самый часто упоминаемый UI-фреймворк
Такое распределение наглядно показывает, что рынок QA ориентирован не на изолированное тестирование пользовательского интерфейса, а на работу с данными, API, кодом и инфраструктурой.
Особенно показательно, что SQL, REST API и CI/CD входят в число самых часто упоминаемых требований. Это означает, что от QA-специалистов ожидается:
работа с базами данных и понимание структуры данных,
тестирование и анализ API,
участие в процессах автоматизации и пайплайнах доставки.
Языки программирования (в первую очередь Java и Python) упоминаются заметно чаще, чем большинство специализированных тестовых инструментов. Это указывает на то, что умение писать и читать код является не дополнительным преимуществом, а частью базового профиля QA-специалиста.
Дальнейшие разделы разбивают этот общий профиль на отдельные группы технологий — языки программирования, фреймворки, API-инструменты, инфраструктуру и базы данных — чтобы подробнее рассмотреть, как именно выглядит технический стек современного QA.
Языки программирования в QA-вакансиях
На графике показано распределение упоминаний языков программирования в QA-вакансиях за 2025 год.
Лидером по количеству упоминаний является Java. Этот язык заметно опережает остальные и занимает первое место в технологическом профиле QA-вакансий. Такое распределение хорошо коррелирует с преобладанием enterprise-проектов, SDET-ролей и автоматизации на базе JVM-стека.
На втором месте находится Python. Он широко используется в автоматизации тестирования, API-тестировании и инфраструктурных задачах. Python остаётся одним из ключевых языков для QA, однако по количеству упоминаний уступает Java.
JavaScript упоминается значительно реже. Несмотря на популярность языка в веб-разработке и наличие современных фреймвор��ов для UI-автоматизации, в QA-вакансиях он встречается заметно меньше, чем Java и Python.
Такое распределение показывает, что рынок QA в 2025 году ориентирован прежде всего на:
автоматизацию тестирования в backend- и service-ориентированных системах,
интеграцию автотестов в существующие backend-стеки,
работу с enterprise-платформами и распределёнными системами.
Языки программирования в QA-вакансиях используются не как вспомогательный инструмент, а как базовый рабочий инструмент. При этом доминирование Java и Python указывает на инженерную направленность рынка и смещение QA-ролей в сторону технически сложных систем, а не только веб-интерфейсов.
Тестовые фреймворки и автоматизация
На графике показано распределение упоминаний тестовых фреймворков и инструментов автоматизации в QA-вакансиях за 2025 год.
Абсолютным лидером по количеству упоминаний остаётся Selenium. Несмотря на появление новых инструментов, он продолжает быть самым распространённым фреймворком для UI-автоматизации и по-прежнему широко используется в production-проектах.
На втором месте находится Allure. Высокая частота его упоминаний указывает на зрелость процессов: отчётность, интеграция автотестов в пайплайны и прозрачность результатов тестирования являются стандартным требованием для большинства команд.
Pytest и Playwright формируют следующий уровень востребованных инструментов. Pytest широко используется в Python-ориентированных командах, а Playwright отражает рост интереса к более современным инструментам UI-автоматизации. Однако по количеству упоминаний Playwright пока уступает классическим решениям.
JUnit и TestNG продолжают активно использоваться в Java-стеке и остаются стандартом для автоматизации тестирования в enterprise-проектах.
Отдельно стоит отметить присутствие инструментов нагрузочного и производительного тестирования: Locust, K6, JMeter. Несмотря на меньшую долю, их регулярные упоминания показывают, что рынок ожидает от QA-специалистов участие не только в функциональном тестировании, но и в проверке нефункциональных характеристик систем.
В совокупности этот график демонстрирует, что автоматизация тестирования на рынке QA воспринимается как:
обязательный компонент инженерной роли,
часть производственного контура разработки,
набор зрелых и проверенных инструментов, а не экспериментальных решений.
Далее логично перейти к инструментам для API и HTTP-тестирования, так как именно они связывают автоматизацию, backend и инфраструктуру в единый технический контур.
API и HTTP-инструменты в QA-вакансиях
На графике показано распределение упоминаний инструментов и технологий, связанных с API и HTTP-взаимодействием, в QA-вакансиях за 2025 год.
Абсолютным лидером по количеству упоминаний является REST API. Его доминирование подчёркивает, что тестирование сервисных интерфейсов является базовой частью работы QA-специалиста. Работа с API рассматривается рынком не как дополнительная компетенция, а как обязательный навык.
Второе место занимает Postman — основной практический инструмент для тестирования API. Его высокая популярность отражает повседневную реальность QA-задач: проверка контрактов, запросов, ответов и интеграционных сценариев.
Swagger / OpenAPI упоминаются заметно реже, но стабильно. Это указывает на востребованность навыков работы с контрактами и спецификациями API, а также на участие QA в этапах проектирования и валидации интерфейсов.
gRPC и GraphQL присутствуют в выборке значительно реже и формируют нишевые сегменты. Их упоминания, как правило, связаны с высоконагруженными или архитектурно сложными системами и чаще встречаются в вакансиях уровня middle+ и senior.
В целом, этот график показывает, что современный QA работает не только с пользовательским интерфейсом, но и с сервисным уровнем системы. Тестирование API, понимание протоколов и работа с контрактами являются неотъемлемой частью технологического профиля QA-специалиста.
Следующий блок логично рассмотреть через призму инфраструктуры и backend-инструментов, так как именно они определяют, насколько глубоко QA вовлечён в технический контур продукта.
Инфраструктура и backend-инструменты
На графике показано распределение упоминаний инфраструктурных и backend-инструментов в QA-вакансиях за 2025 год.
Наиболее часто в вакансиях упоминается CI/CD. Это ключевой показатель того, что QA-специалисты всё чаще вовлечены в процессы доставки и эксплуатации продукта, а не ограничиваются изолированным тестированием. Участие в пайплайнах сборки, запуска тестов и деплоя становится стандартным ожиданием.
Следующей по частоте упоминаний технологией является Kafka. Это отражает рост количества систем, построенных на событийной архитектуре и асинхронных взаимодействиях, где QA участвует в тестировании потоков данных, интеграций и отказоустойчивости.
Docker и Kubernetes упоминаются реже, но стабильно. Их присутствие в требованиях указывает на необходимость понимания контейнеризации и окружений выполнения тестов, особенно в distributed- и cloud-проектах.
RabbitMQ формирует отдельный, более компактный сегмент. Его упоминания, как правило, связаны с интеграционными сценариями и backend-ориентированными системами.
В целом, распределение инфраструктурных инструментов показывает, что рынок QA ожидает от специалистов:
понимания процессов CI/CD и автоматизации поставки,
работы с асинхронными и распределёнными системами,
базовой ориентации в контейнеризации и инфраструктуре.
Этот набор требований характерен для инженерных ролей и подтверждает, что QA всё чаще рассматривается как часть backend- и платформенной экосистемы продукта, а не как отдельная функция контроля качества.
Следующий блок — инструменты процессов и наблюдаемости, которые дополняют технический профиль и показывают уровень зрелости команд.
Инструменты процессов и наблюдаемости
На графике показано распределение инструментов, связанных с процессами разработки и наблюдаемостью систем, в QA-вакансиях за 2025 год.
Абсолютным лидером является Jira. Это отражает тот факт, что QA-специалисты встраиваются в продуктовые и инженерные процессы наравне с разработчиками и работают в рамках формализованных workflow.
Confluence занимает второе место. Его высокая доля указывает на важность документирования, описания тестовых стратегий, архитектурных решений и процессов внутри команд.
Kibana и Grafana упоминаются реже, но стабильно. Эти инструменты характерны для систем с повышенными требованиями к мониторингу, логиров��нию и анализу поведения системы в production-среде. Их присутствие в вакансиях показывает, что QA всё чаще вовлекается в анализ метрик, логов и инцидентов, а не ограничивается тестированием до релиза.
В совокупности этот блок демонстрирует, что рынок ожидает от QA не только технических навыков, но и участия в процессах разработки, сопровождения и эксплуатации продукта.
Системы контроля версий
На графике показано распределение упоминаний систем контроля версий в QA-вакансиях.
Git является безусловным стандартом и упоминается значительно чаще остальных систем. Это подчёркивает, что работа с кодом и репозиториями является базовым навыком для QA-специалистов.
Среди конкретных платформ лидирует GitLab, за ним следует Bitbucket. GitHub упоминается заметно реже, что отражает специфику enterprise- и продуктовых команд, где чаще используются self-hosted или корпоративные решения.
Этот график подтверждает, что QA-специалисты ожидаются как полноценные участники инженерных команд, работающие с кодовой базой и процессами версионирования на постоянной основе.
Базы данных в QA-вакансиях
На графике показано распределение упоминаний баз данных в QA-вакансиях за рассматриваемый период.
Абсолютным лидером является SQL. Его доминирование подчёркивает, что работа с данными и умение анализировать состояние системы на уровне базы данн��х является базовым требованием для QA.
Среди конкретных СУБД чаще всего упоминается PostgreSQL, за которым следуют MongoDB и MySQL. Это распределение отражает реальный стек большинства продуктовых и enterprise-систем.
Важно отметить, что требования к базам данных присутствуют в вакансиях независимо от специализации QA. Это ещё раз указывает на то, что тестирование рассматривается как работа с системой в целом, а не только с пользовательским интерфейсом.
Заключение
Анализ технологических требований в QA-вакансиях за 2025 год позволяет зафиксировать несколько устойчивых и однозначных тенденций.
Рынок QA формируется вокруг инженерного технологического стека. Вакансии системно требуют знаний языков программирования, работы с API, базами данных, системами контроля версий и инфраструктурными инструментами. Технические навыки являются не дополнительным преимуществом, а базовым ожиданием.
Наиболее часто в требованиях встречаются SQL, REST API и CI/CD. Это указывает на то, что QA-специалист рассматривается как участник полного жизненного цикла продукта — от работы с данными и сервисами до интеграции автотестов в процессы доставки.
Языки программирования (в первую очередь Java и Python) используются как основной рабочий инструмент. Их доминирование отражает ориентацию рынка на backend-, service- и enterprise-системы, а не исключительно на UI-уровень.
Автоматизация тестирования представлена зрелыми и широко используемыми инструментами. Selenium, Pytest, JUnit, TestNG и Allure формируют стандартный набор production-решений. Рынок ожидает стабильные и интегрированные инструменты, а не экспериментальные или учебные подходы.
API-тестирование является обязательной частью работы QA. REST и Postman доминируют в требованиях, а наличие Swagger, gRPC и GraphQL указывает на участие QA в тестировании контрактов и архитектурно сложных систем.
Инфраструктурные инструменты и процессы занимают значимую долю требований. CI/CD, брокеры сообщений и контейнеризация показывают, что QA всё чаще вовлечён в backend- и платформенный контур продукта.
Работа с базами данных является базовым требованием вне зависимости от специализации. SQL и PostgreSQL присутствуют в вакансиях стабильно и повсеместно, что подчёркивает системный характер QA-задач.
В совокупности эти данные показывают, что рынок QA в текущем виде ориентирован на технически подготовленных специалистов с инженерным мышлением. Технологический профиль QA-вакансий формирует высокий порог входа и не предполагает упрощённого или «нетехнического» подхода к профессии.
