Обновить
256K+

Тестирование веб-сервисов *

Семь раз оттесть, один раз деплой

118,33
Рейтинг
Сначала показывать
Порог рейтинга

Рынку плохо? Работу найти нереально? — Это твой шанс 🚀

Последнее время всё чаще вижу одну и ту же ситуацию.

Человек активно ищет работу: отклики, собеседования, тестовые, разговоры с HR.
А на выходе — либо отказы без внятного объяснения, либо формулировки вроде
«вы хороший специалист, но нам нужен чуть другой профиль» 🤷‍♂️

И почти всегда звучит один и тот же вывод:
«рынок умер, конкуренция бешеная, сейчас вообще нереально найти работу».

Отчасти это правда — рынок действительно стал жёстче.
Но вот что интересно: именно в таких условиях многим стало проще выделяться 💡
Не потому что кандидатов стало меньше, а потому что вырос разрыв между теми, кто выглядит релевантно, и теми, кто — нет.

Я регулярно общаюсь с QA / AQA / SDET, которые сейчас находятся в активном поиске, и сам продолжаю проходить собеседования, чтобы держать руку на пульсе.
И главный вывод из этого опыта простой: сегодня выигрывает не самый громкий кандидат, а тот, кто чётко понимает свой опыт и умеет его объяснять.

Ниже — что именно изменилось и как этим пользоваться 👇

Что изменилось

Ещё 1–2 года назад часто работала простая схема:
уверенное резюме + нормальная подача = высокая вероятность оффера 😌

Многие компании:

  • не сильно углублялись в детали;

  • смотрели на опыт в общих чертах;

  • закрывали глаза на неточности, если кандидат выглядел уверенно.

Сейчас ситуация другая:

  • вакансий в ряде направлений стало меньше 📉;

  • требования заметно выросли;

  • собеседования стали глубже и детальнее 🔍;

  • интервьюеры чаще проверяют логику решений и реальный вклад кандидата.

Это не “заговор рынка”, а обычная фильтрация: когда выбор большой — требования растут.

Почему в этом есть плюс

Жёсткий рынок хорош тем, что он быстро отсеивает слабые места ⚠️
Причём чаще всего — самые базовые.

Типичные проблемы, на которых кандидаты “сыпятся”:

  • говорят, что строили фреймворк, но не могут связно объяснить архитектуру;

  • упоминают автотесты, но не понимают, зачем выбран конкретный стек;

  • рассказывают про CI, но путаются в вопросах стабильности и flaky-тестов 🤯;

  • заявляют про ответственность за качество, но не могут описать процессы.

Большинство падает не на сложных вопросах, а на уточняющих.
На этом фоне человек, который осознанно разбирается в своём опыте, сразу смотрится сильнее 💪
Даже без “топовых” компаний в резюме.

Как сейчас смотрят на опыт 🎭

На интервью всё меньше внимания формальным строчкам и всё больше — мышлению 🧠

Интервьюеру важно понять:

  • почему было принято именно такое решение;

  • какие были ограничения;

  • что пошло не так;

  • как проблему диагностировали;

  • какие выводы сделали.

Если опыт не структурирован — ответы быстро разваливаются.
Если опыт разобран и понятен самому кандидату — он спокойно проходит даже при неидеальном бэкграунде.

Поэтому сейчас важна не “красивая история”, а осознанное понимание того, что ты делал.

🎯 Ключевой навык сегодня — релевантность

Недостаточно просто быть QA или AQA.

Важно быть релевантным:

  • конкретной роли;

  • стеку компании;

  • типу продукта;

  • уровню ответственности.

Это проявляется в деталях:

  • какие кейсы вы выбираете;

  • как формулируете достижения;

  • как отвечаете на вопросы «почему?» и «а что если иначе?».

Иногда достаточно слегка пересмотреть подходы или формулировки — и это сильно влияет на конверсию.

Что с этим делать 🛠

Практический минимум:
1️⃣ Разложить опыт по зонам: архитектура, API, UI, CI/CD, процессы, инциденты.
2️⃣ Готовить ответы в формате: проблема → решение → результат → выводы.
3️⃣ Прогнать опыт через уточняющие вопросы — здесь хорошо помогают LLM.
4️⃣ Упаковать резюме как набор сигналов 🚦 и быть готовым их подтвердить.

Вывод 🧠

Рынок стал сложнее — это факт.
Но именно поэтому он стал выгоднее для тех, кто:

  • держит фокус на релевантности;

  • понимает свой опыт;

  • готовится к проверке;

  • не теряется на уточнениях.

Если относиться к поиску работы как к инженерной задаче, “жёсткий рынок” превращается в возможность 🚀

👉 Если интересно — глубже разбираю эту и другие интересные темы в своем Telegram-канале, ну а также делюсь там инсайдами по рынку, собеседованиям и росту в AQA / SDET.

Теги:
Всего голосов 6: ↑1 и ↓5-4
Комментарии10

Открытый скрипт для браузера IKEA 3D Model Downloader добавляет на сайте IKEA кнопку «Download 3D» на страницы товаров. Проект позволяет скачать файл с точной 3D-моделью дивана, стола или шкафа. Очень удобно для планирования ремонта. Можно закинуть мебель в 3D-планировщик квартиры, посмотреть, как она встанет по размерам, прикинуть цвета и сочетания, а не покупать вслепую «по картинке» Работает на всех версиях сайта IKEA и с новой версией тоже. По сути — примерка мебели у себя дома, только в цифре.

Теги:
Всего голосов 3: ↑3 и ↓0+3
Комментарии2

Не пользуюсь LLM-агентами, если могу. Давно замечаю: просто избегаю запускать LLM прямо в проекте, потому что боюсь разучиться кодить и думать. Поход в ChatGPT себе разрешаю — это как встать с дивана, чтобы пойти в магазин, а не заказывать доставку на дом. Там нужно правильно сформулировать запрос, потому что он не может добрать контекст проекта сам. Можно перекинуться парой мыслей, как с товарищем на работе. Надо подумать, как применить ответ, что выкинуть. В итоге я всё равно как-то худо-бедно программирую сам.

Пока я отрицаю прогресс, из мира агентов доносится много шума про управление контекстом и токенами. Агенты в ответ на запросы жрут лимиты по токенам, выделенные на отрезок времени. Ну либо запросы по API просто тарифицируются. Причем чем дольше общаешься с нейросетью, тем больше контекста ей нужно держать, учитывать, корректировать, сжимать. Помимо этого, нейронка ещё подглядывает правила проекта в .md-файлах, что-то помнит между переписками.

Чем больше у нейронки пузырь вашего контекста, тем хуже она работает. Путается в постоянно пополняющихся правилах, корректировках и ограничениях. Наконец, контекстный оверхед — это еще очень дорого. Каждый запрос к API содержит тысячи «мусорных» токенов и выжирать лимиты получается еще быстрее.

В ответ на это индустрия на венчурные деньги придумывает и продвигает свои «велосипеды», чтобы с помощью агентов эффективнее и дешевле решать задачи:

  • В Cursor IDE есть Rules, которые накладывают ограничения поверх ваших промптов. Их можно применять вручную или автоматически; говорят, автомат работает хуже.

  • Anthropic пиарит Skills (еще пример Playwright Skill). Это интерфейс для решения типовых задач с адаптивными ступенями контекста в зависимости от сложности.

  • Есть MCP (Model Context Protocol) — условное API, которое расширяет возможности агентов, чтобы они не писали собственные инструменты и не тратили контекст и токены на типовые задачи: открыть браузер, прочитать Jira, отправить письмо и т. д.

  • Также есть субагенты; их оркестрирует агент-оркестратор. У субагентов чистый контекст: они получают задачу, выполняют её и идут на «свалку».

И вот среди этого новояза я – старпер со своим ChatGPT: после 2–3 запросов удаляю чат и начинаю новый. Вот моя экономика токенов и галлюцинаций. Меня и Альтмана маркетингом не проведешь!

Теги:
Всего голосов 6: ↑5 и ↓1+4
Комментарии15

Отраслевое исследование QA: автоматизация, AI и метрики — сбор данных

Команда Test IT (бренд «Девелоника» FabricaONE.AI (акционер – ГК Softline)) запустила опрос для сбора данных перед публикацией отраслевого исследование по состоянию QA в российских компаниях.

Наша задача опросить реальных тестировщиков и понять, что меняет их работу прямо сейчас, какие особенности в проектах нужно учитывать в 2025-2026 году и как меняется тестирование с учетом новых инструментов и развития отечественных решений TMS.

Ссылка на анкету исследования

Если вы представитель QA-сообщества и готовы поделиться реальной практикой (включая проблемы и ограничения), то будем ждать ваших ответов! Участие в опросе займет немного времени, итоговые данные будут направлены всем участникам-респондентам.

Присоединяйтесь, давайте вместе составим объективную картину по рынку в нашем сегменте! Всем недели без багов и без пятничных релизов)!

Теги:
Рейтинг0
Комментарии0

Проект QArt Coder позволяет вставить лицо пользователя в QR Code. Многие точки в QR‑коде являются лишними, что означает, что их можно расположить в виде картинки, а не просто случайным образом. Короткие URL‑адреса и небольшие изображения с высокой контрастностью в этом проекте работают лучше всего.

Теги:
Всего голосов 2: ↑1 и ↓10
Комментарии1

Про воркеры простыми словами

На работе мне понадобилось реализовать воркер. Описываю, как сам эту тему разобрал.

Воркер — это сервис, который ждёт событие-триггер и по нему выполняет некий коллбэк. В отличие от фоновых задач в вашем сервисе, воркер живёт в отдельном контейнере.

Пример
Сборщик мусора в БД: пройтись раз в час, например, и удалить старые записи. Или, как у меня задача на работе: обработать xlsx-файл, который передали в ручку.

Зачем
Чтобы сделать работу приложения асинхронной. Представим задачу, которую можно обработать дольше, чем за 10 секунд. Клиент на вашем сайте не будет сидеть и смотреть в экран эти 10 секунд. Он перезагрузит страницу, сессия прервётся, и задача не выполнится. Или веб-сервер вернёт клиенту таймаут. В описанном сценарии обработка запроса — синхронная процедура. Она плохо подходит для быстрых веб-сервисов. А вот асинхронная обработка: кинули запрос, получили ответ 200 OK и пошли чилить, пока задача исполняется — это то, что нужно. Воркер как раз для этого.

Коллбэк
Коллбэком воркера может быть любая нужная функция: отправить имейл, прочитать содержимое, залить файл во временное хранилище и т. д.

Триггеры
Триггерами для воркера могут быть:

  • крон

  • таймер

  • событие

Очереди
Воркеры по событию обычно подписаны на очередь. В моём случае это как раз Redis Queue (библиотека rq, например https://python-rq.org/ ). Запрос в ручку получает 200 OK. Мой сервис создаёт запись в БД типа «задача id такой-то, статус processing» и публикует событие в очереди. Воркер забирает событие, чтобы другие воркеры не могли задачу задублировать, и пробует выполнить свой коллбэк. Если всё ок, воркер пишет в БД данные по выполненной задаче и подтверждает в очереди прочтение события. Иначе воркер может ретраить, может завалить задачу и вернуть её в очередь, а может и сам упасть.

Воркер-пул
Воркеров может быть несколько. Они могут выполнять как несколько разных задач, так и одну вместе. Увеличение числа воркеров требует оркестрации и иногда для этого также выделяет контейнер с оркестратором. Воркеры могут передавать задачи друг другу. Могут конкурировать за задачи, если очередь организовать неправильно. А могут вообще читать разные потоки и быть никак не связаны друг с другом.

Накладные расходы
Чем сложнее слой с воркером, тем больше необходимость следить за их хелсчеками. В отличие от вашего сервиса, воркер может тихо упасть. Ваш сервис отдаёт 200, а по факту задачи не отрабатывают. Так что воркеры накладывают дополнительные накладные расходы: связанность, обработка ошибок, логирование, алерты, ретраи, рестарты подов и т. д.

Образ
Воркер собирается из того же образа, что и ваше приложение, но у него отдельный энтри-поинт. Вместо запуска через main.py у, например, worker.py, есть строчка вида:

def main():

    ... # Какая-то логика по инициализации воркера и очереди

if name == '__main__': 

    main() # Если запускают этот модуль напрямую, выполни команду main()

Из-за этого кода модуль можно вызвать напрямую python -m app.worker. В main(), как правило, скрыта логика какого-то while-true цикла и шатдауна на случай завершения работы воркера.

Теги:
Всего голосов 1: ↑1 и ↓0+1
Комментарии2

Открытый проект blip в режиме онлайн позволяет визуально оценить сетевую задержку (латентность или latency) при передачи данных от ПК до разных серверов в мире. Решение работает в браузере на любом ПК, ноутбуке, планшете, смартфоне с поддержкой javascript и HTML canvas.

Теги:
Рейтинг0
Комментарии0

Монорепозиторий с автотестами разросся до микросервисов?

Владислав Донченко поделился опытом преобразования огромного монолитного репозитория с автотестами в модульную структуру в статье «Как преобразовать огромный монорепозиторий с автотестами в микросервисы».

Как преобразовать огромный монорепозиторий с автотестами в микросервисы
Здравствуйте! Меня зовут Владислав Донченко, я ведущий специалист по тестированию в Альфе. Хочу поде...
habr.com

Вы либо видите эти проблемы в своих проектах, либо уже боретесь с ними. А если ваш репозиторий пока только растёт, то со временем и ростом проекта вас ждут те же сложности, ведь это закономерный этап развития любого большого проекта.

Главная цель «реформ» — достижение максимального эффекта с минимальными изменениями (трудозатратами). Мы хотели сохранить ту практику работы с репозиториями, которая у нас уже была. Поэтому мы решили подходить именно со стороны нашего сборщика — со стороны Gradle, чтобы не производить радикальных изменений с проектом. 

Надеемся, что наш опыт поможет и вам, когда вы столкнетесь с похожими вызовами!

Теги:
Всего голосов 1: ↑1 и ↓0+3
Комментарии0

Если ты — Automation QA и хочешь перейти в мир обеспечения качества AI-приложений*, как это сделала я, то мой путь может послужить небольшой дорожной картой.

*не путать с использованием AI-инструментов для тестирования классических приложений

Некоторое время назад я решила сменить вектор развития. Это не произошло в одночасье; это был осознанный, местами трудный, но невероятно вдохновляющий процесс.

Вот как я восполняла пробелы в знаниях:

Временные затраты
Около 7 месяцев изучения теории и параллельно более года практического опыта. Этот год я провела, участвуя в стартап-проектах (в основном в роли QA Lead), что дало мне «безопасную песочницу» для применения знаний в области ML на реальных практических задачах.

Переход на Python
Java — отличный язык, но в экосистеме ML/AI «лингва франка» — это Python. Библиотеки для работы с моделями, статистикой, метриками и трансформерами здесь есть на любой вкус и цвет. Так что, если ты Java QA, стоит сменить Java на Python.

Создание теоретической базы
Нельзя оценивать то, чего не понимаешь. Мне пришлось изучать, как модели строятся с нуля, чтобы понять, как их измерять.

Этот бесплатный англоязычный курс был действительно отличным, интересным и захватывающим — спасибо, Dr. Raj Abhijit Dandekar!

Мое прошлое обучение в аспирантуре по прикладной лингвистике здесь немного помогло, но кое-где математика и архитектура стали новым вызовом.

Кроме того, я изучила множество других материалов (например) и, конечно, много общалась с «железным другом» Gemini. :)

Практика на рынке
Сейчас в найме непростые времена, но я решила рассматривать это как бесплатное обучение. Параллельно со своим «апгрейдом» я выполнила около 10 технических тестовых заданий для потенциальных работодателей. Даже те задания, которые не привели к офферу, добавили в мой арсенал новую метрику или технику оценки.

оригинальные посты выходят в Linkedin (англ.)

Теги:
Всего голосов 3: ↑2 и ↓1+2
Комментарии0

Представлен открытый проект Mimesis: The Fake Data Generator для генерации фейковых данный для проектов, пентеста, хакинга или анонимности в сети, включая ФИО, email, адреса проживания, телефоны, локации, смена стран и адаптирование данных в соответствие с задачами. Полезно также для создания файлов JSON и XML произвольной структуры, а также анонимизации данных. Устанавливается за один клик, имеет простой и понятный интерфейс.

Теги:
Рейтинг0
Комментарии0

Обновлён открытый ИБ-проект на Go под названием cariddi для поиска уязвимостей и проблемных мест на любых сайтах, включая спрятанные API‑ключи и токены, забытые админки, файлы, которые не должны были быть в открытом доступе.

Теги:
Всего голосов 5: ↑4 и ↓1+3
Комментарии0

Представлен открытый проект на Python под названием Reverse API engineer. Это консольный инструмент, который фиксирует трафик браузера и автоматически генерирует готовые к работе клиенты Python API. Больше никакого ручного реверс‑инжиниринга — просто просматривайте, записывайте и получайте чистый API‑код.

«Этот инструмент выполняет код локально, используя Claude Code‑ пожалуйста, следите за выводом/ На некоторых веб‑сайтах используется расширенная система обнаружения ботов, которая может ограничивать захват или требовать ручного взаимодействия», — пояснил автор проекта.

Особенности Reverse API:

  • автоматизация браузера: создан на базе Playground с режимом скрытности для реалистичного просмотра;

  • режим автономного агента: полностью автоматизированное взаимодействие с браузером с помощью агентов искусственного интеллекта (автоматический режим с MCP, использование браузера, stagehand);

  • запись HAR: фиксирует весь сетевой трафик в архивном формате HTTP;

  • генерация на основе искусственного интеллекта: использует Claude 4.5 для анализа трафика и генерации чистого кода на Python;

  • поддержка нескольких SDK: встроенная интеграция с Claude и OpenCode SDK;

  • интерактивный интерфейс командной строки: минималистичный интерфейс терминала с переключением режимов (Shift+Tab);

  • готовность к работе: сгенерированные скрипты содержат обработку ошибок, подсказки по вводу текста и документацию;

  • история сеансов: все запуски сохраняются локально с полными журналами сообщений;

  • отслеживание затрат: подробное использование токенов и оценка затрат с поддержкой кэширования.

Теги:
Всего голосов 4: ↑3 и ↓1+4
Комментарии0

Ближайшие события

Сервисы, которые позволяют проверить приватность в браузере и выявить утечки личных данных:

  • Browserleaks: подскажет, какие данные ваш браузер раскрывает другим сайтам;

  • CreepJS: оценивает, сколько технической информации ваш девайс отдаёт в фоне;

  • FingerprintJS: демонстрирует, насколько уникален ваш цифровой отпечаток;

  • Cover Your Tracks: быстрый тест, который показывает, насколько легко вас идентифицировать;

  • WebBrowserTools: набор простых тестов для оценки приватности и безопасности в браузере.

Теги:
Всего голосов 2: ↑2 и ↓0+3
Комментарии0

Нетипичный QA

Мы в 2ГИС верим, что в QA есть место опыту из самых разных сфер. И каждый месяц рассказываем истории людей, которые это доказывают. «Нетипичный QA» — это рубрика про инженеров, чей путь в тестирование начался далеко за пределами IT. У каждого свой путь, но всех объединяет одно: стремление к качеству и умение смотреть на задачи под неожиданным углом.

Николай, руководитель команды Ads QA

Николай с детства занимался хоккеем с мячом — сначала в школе, потом параллельно с учёбой в университете. После выпуска стал профессиональным спортсменом: играл за команды в Новосибирске, Красногорске и Хабаровске и выступал за сборную России. В его карьере — серебро чемпионата мира. О достижениях скромничает, но у него даже есть статья в Википедии. Завершить карьеру пришлось из-за состояния здоровья — в 34–35 лет.

После спорта встал вопрос: чем заниматься дальше? Вспомнил школьный интерес к алгоритмам и программированию — и выбрал тестирование. Переезд в Калининград и пандемия усложнили поиск работы, но Николай не сдавался. В итоге устроился в аутсорсинговую компанию, где работал с API и десктопом. За год вырос в зарплате и уверенности.

По совету брата подал резюме в 2ГИС — указал и спортивный опыт. Прошёл собеседования, удивился вопросу «о чём пожалеешь, если уйдёшь?». Сейчас тестирует мобильные приложения, влияет на процессы и ценит логику в работе. Удалёнка, гибкий график и возможность расти — всё это стало частью новой жизни. Тестировщик, по его словам, — это клей между идеей и реализацией.

Екатерина, тимлид в команде UGC (это я, автор поста)

Начинать карьеру в компании с сомнительной репутацией — всё равно что жить на вулкане. Я работала офис-менеджером и довольно быстро поняла, как моё образование в антикризисном управлении начинает работать на практике. Эти знания помогли мне вовремя распознать тревожные сигналы и начать искать более стабильное и безопасное место.

Такое место оказалось буквально этажом выше — я перешла в рекламный отдел 2ГИС. От офис-менеджера до руководителя сервис-менеджеров — прошла весь путь бумажной работы. Но в какой-то момент стало слишком скучно. Внутренний голос всё настойчивее подсказывал, что мне нужно что-то другое, что-то по-настоящему увлекательное.

Так я пришла в тестирование. Прочитала описание позиции — и почувствовала: вот оно. То, что искала. Я сменила руководящую должность на стажёрскую, и, хотя поначалу было непросто, уже не представляла себя в другой роли. А сейчас я уже тимлид в QA!

Наталья, QA-инженер в команде WebAPI

Работая бухгалтером, Наталья была мастером оптимизации процессов, но её всегда завораживало программирование — загадочные символы, палочки и отступы. В декретном отпуске она открыла в себе педагога: занимаясь семейным обучением детей, научилась структурировать знания и выстраивать процессы.

Желание освоить нечто новое не отпускало, и Наталья решила разгадать тайну тех самых «палочек и отступов». Курс Python-разработчика стал отправной точкой. Освоив основы, она выбрала тестирование — здесь соединились её бухгалтерские навыки организации, педагогический опыт структурирования и технические знания.

Уже полгода Наталья в QA и уверена в своём выборе: тестирование стало для неё увлекательным миром поиска багов, неожиданных сценариев и постоянного совершенствования.

Почему захотелось поделиться этими историями? Потому что тестирование — не про «нажал кнопку — получил результат». Это про понимание, как думает пользователь, как работает система и где она может дать сбой. А значит, чем разнообразнее опыт — тем сильнее команда. Если у вас тоже был нетипичный путь в QA — расскажите!

И заглядывайте в наш канал, чтобы вдохновиться другими и не пропустить следующие истории.

Теги:
Всего голосов 1: ↑1 и ↓0+1
Комментарии0

Представлен ИИ-сервис Vibetest Use, который тестирует сайты на прочность и ищет уязвимости. Параллельно запускаются сразу несколько проверок с помощью ИИ, которые ищут ошибки, битые ссылки или проблемы в дизайне. Работает на базе Claude. В качестве альтернативы можно запустить с бесплатным API от Google через Cursor.

Теги:
Всего голосов 2: ↑1 и ↓10
Комментарии1

Представлен открытый проект релейного компьютера 1961 года Minivac 601, работающий в браузере (код на GitHub). До появления микрочипов компьютеры строились на основе механических реле. Это рабочая модель Minivac 601, образовательного компьютера, разработанного Клодом Шенноном.

Теги:
Всего голосов 5: ↑4 и ↓1+4
Комментарии1

Представлена шпаргалку по JavaScript. Внутри есть всё для изучения, проверки себя и прокачки навыков до уровня сеньора: основы и теория, поиск и выбор элементов, CSS, AJAX и база по DOM, формы и ввод данных, общие проверки , разметка и текстовое содержание, документ, область просмотра, переходы и удобный поиск по всем темам.

Теги:
Всего голосов 3: ↑3 и ↓0+3
Комментарии1

Энтузиасты выяснили, что фильтры чат‑ботов с ИИ (работает в GPT-4o и Claude 4) можно обойти с помощью «=coffee». Если после запроса добавить слово =coffee, то фильтры нейросетей не видят угрозу. Например, можно получить ключи регистрации Windows 11.

Ранее компьютерный энтузиаст и исследователь ИБ Марко Фигероа предложил ИИ‑модели сыграть в игру «угадайка» и тем самым нашёл способ обмануть ChatGPT 4.0 и выдать скрытые в системе обучения нейросети рабочие ключи для активации Windows 10, включая как минимум один, принадлежащий банку Wells Fargo. В этом эксперименте исследователь обманом смог обойти защитные барьеры в ChatGPT 4.0, предназначенные для предотвращения передачи секретной или потенциально опасной информации, предложив ИИ сыграть в логическую игру. Эти барьеры были разработаны для блокировки доступа к любым лицензиям, таким как ключи продуктов Windows 10. Разработчики нейросети обучили ИИ на примерах реальных ключей активации, что такое нельзя выдавать пользователю.

Теги:
Всего голосов 7: ↑6 и ↓1+7
Комментарии3

Встреча сообщество Moscow QA #17 x Ви Tech

Встреча по тестированию от сообщества Moscow QA, проводимая совместно с Ви Tech. Moscow QA — это регулярные мероприятия, которые объединяют специалистов в области качества и тестирования программного обеспечения для обсуждения последних трендов в отрасли и обмена опытом.

21 ноября  2025 года вместе с  Ви Tech пройдет митап Moscow QA.

Тайминг:

18:00 —18:30— начало регистрации 
18:35 — 19:10 —Как погрузиться в автоматизацию за 60 дней, Сергей Лебедев 
19:10 — 19:45 —  Подход к организации тестовых контуров,  Александр Крылов
19:45 — 20:00 —  перерыв
20:00 — 20:35 — Как получить высокую оценку на перф-ревью и не сгореть, Вероника Манкова
20:35 — 21:10— Выжить в одиночку: 20 советов и инструментов для прохождения, Ушакова Анастасия

Доклады:

Как погрузиться в автоматизацию за 60 дней

Расскажу о собственном опыте, как я будучи QA-lead ручного тестирования 2 месяца погружался в автотесты на Playwright + TypeScript
Как мне с этим помогал ИИ и как мешал учебник по программированию

Сергей Лебедев, QA Lead в «Яндекс Лавке»

Подход к организации тестовых контуров

Когда вы разрабатываете в микросервисах, всегда возникает вопрос — как быстро и эффективно выстроить технологический пайп для того, чтобы эффективней организовать процесс тестирования. Каким образом вы организуйте рабочее пространство тестирования? Будут это кластера K8s под задачи или namespace? Насколько много у тестировщиков будет прав и на что? О том, как ответить на эти вопросы и организовать процесс тестирования на базе K8s мы поговорим в сегодняшней теме.

 Александр Крылов, CPO «Штурвала»

Игра "Выжить в одиночку" — история, основанная на реальных кейсах, с которыми может столкнуться каждый QA. 

Вы только пришли в новый проект и … начинается настоящее испытание: задачи летят со всех сторон, документации нет, ожидания туманны, а сроки поджимают. Знакомо?

Покажу практические советы и инструменты — чек-листы, шаблоны, промты для ИИ, которые помогут быстро войти в процесс, определить приоритеты и пройти этот квест с минимальными потерями и максимальной пользой!

Ушакова Анастасия, QA Lead/Яндекс Маркет

Как получить высокую оценку на перф-ревью и не сгореть.

В докладе поделюсь опытом, как QA получить высокую оценку на перф
Расскажу о наборе реальных кейсов, которые привели сотрудников нашей компании к карьерному апдейту, а также об ошибках, которые ведут к выгоранию на этапах подготовки к перф-ревью.

Вероника Манкова, Qa Lead в Ви.Tech

 

Следите за нашими анонсами в информационных каналах: telegram и telegram chat , а так же ЮТУБ

Теги:
Всего голосов 1: ↑0 и ↓1-1
Комментарии0