🧑‍⚖️🧑‍⚖️🧑‍⚖️🧑‍⚖️💼 Почему так сложно найти работу в QA, даже если ты готов работать?

➡️ В 2025-м рынок развернулся в сторону работодателей: вакансий стало на 53% меньше, а соискателей — больше, причём требования выросли у каждой третьей компании. При этом 70% компаний уже применяют AI для тестирования, а роль самостоятельных QA-отделов снизилась до 15% — тестирование стало делом всего коллектива.​

❓ Что делать, чтобы выделиться на фоне сотен кандидатов:

➕ Добавляй AI-инструменты в стек: работодатели хотят видеть опыт с автоматизацией, а не только ручное тестирование​
➕ Изучи Playwright, Cypress, Postman и встраивание тестов в CI/CD (Jenkins, GitLab CI): это не просто плюс, а база для мидла​
➕ Развивай навыки Quality Engineering: понимание BDD/TDD, аналитика, работа с метриками вроде NPS и churn — это уже не про тестирование, а про влияние на бизнес​
➕Пиши работодателям напрямую: отклики через hh дают мало откликов, а письма в отдел кадров с конкретными примерами работают быстрее​
➕ Готовься к вопросам про тест-дизайн и фреймворки: Boundary Value Analysis, Pairwise Testing, API-контракты — без этого не пройти собес на мидла​
➕ Покажи софт-скиллы: критическое мышление, коммуникация, умение находить нестандартные подходы — это отличает тех, кого берут, от тех, кого отсеивают​
➕ Ищи стажировки через образовательные платформы: многие вендоры (Test IT, Kata Academy) помогают встроиться в проекты через партнёрства с компаниями​

👌Начни завтра с одного инструмента автоматизации и добавь его в резюме с примером использования — это уже даст преимущество перед массой кандидатов с «околонулевым опытом».​

🔗 Читать на Хабре

🔥 Подписка Perplexity PRO на год по отличной цене мгновенно

🔥 Мой курс "Нейросети для QA"

#QA #Тестирование #Тестировщик #IT #Testing #Tester #QA4Life #Карьера #Собеседование #Автоматизация #Поиск_работы #AI

👋Привет, ребята! Внеочередная шпаргалка на подходе. Она полностью готова и я добавлю ее сегодня в 18.00 в комментарий под этим постом. Вот о чем она будет. Если считаете её также полезной, не жалейте огней и лайков🔥👍❤️

JSON — Шпаргалка для QA от Junior до Middle+

📑 СОДЕРЖАНИЕ

РАЗДЕЛ 1: БАЗОВЫЕ ПОНЯТИЯ JSON
1.Определение, назначение и сферы применения
2.Основные типы данных, алфавит синтаксиса

РАЗДЕЛ 2: СТРУКТУРА ДАННЫХ
3. Объект (Object): правила оформления, вложенность
4. Массив (Array): порядок элементов, разнородность
5. Правила well-formed JSON. Типовые синтаксические ошибки

РАЗДЕЛ 3: ИНСТРУМЕНТЫ ДЛЯ QA
6. Проверка валидности (валидаторы, бьютифаеры, минификаторы)
7. Postman, DevTools, Charles Proxy — анализ и инспекция
8. Применение JSON в REST API, структура HTTP-запросов/ответов

РАЗДЕЛ 4: ТИПЫ ДАННЫХ — ОГРАНИЧЕНИЯ
9. String: длина, Unicode, спецсимволы
10. Number: диапазоны, IEEE 754, потеря точности
11. Boolean и Null: специфика и ограничение
12. Object и Array: вложенность, размер, лимиты
13. Сводная таблица, тестовые граничные значения

РАЗДЕЛ 5: ВАЛИДАЦИЯ И СХЕМЫ
14. JSON Schema: синтаксис, ключевые правила
15. Валидация, инструменты и распространенные ошибки
16. Генерация и тестирование схем

РАЗДЕЛ 6: ПРАКТИКИ ДЛЯ ТЕСТИРОВЩИКА
17. Разработка тест-кейсов (позитив/негатив/edge)
18. Чек-листы для ручного и автоматизированного тестирования
19. Работа с большими объемами (стриминг, NDJSON)

РАЗДЕЛ 7: СПЕЦИФИКАЦИИ И СВОЙСТВА
20. RFC 7159/8259: формальные требования
21. Чувствительность к регистру, whitespace, ключи
22. Семантическое сравнение, дублирующиеся ключи
23. Пустые коллекции — различие между null и пустым объектом/массивом

РАЗДЕЛ 8: БЕЗОПАСНОСТЬ И ИНТЕГРАЦИЯ
24. Вредоносные payload (XXE, XEE, инъекции, boundary-case)
25. Версионирование, back compatibility
26. Циклические ссылки, передача больших чисел как строк

🔗 Шпаргалка в PDF уже в комментарии

🔥 Подписка Perplexity PRO на год по отличной цене мгновенно

🔥 Мой курс по НЕЙРОСЕТЯМ

#QA #Тестирование #JSON #API #Собеседование #Шпаргалка

⭐️ ▫️▫️ Привет, комьюнити! 👋

▫️▫️ Многие из нас вкладывают массу сил в освоение новых инструментов и фреймворков, но часто забывают про самый главный документ — резюме. Оно должно цеплять рекрутера с первых секунд!​

🤔 Проблема: как QA-специалисту правильно подать свой опыт? Как показать ценность в автоматизации, мануальном тестировании или аналитике так, чтобы выделиться на фоне сотен других кандидатов?​

💡 Идея: я подготовил для вас небольшой карьерный хак! Создал AI-агента, который бесплатно проанализирует ваше резюме и даст практические советы по его улучшению. Внутри — мощь четырех топовых моделей: Grok 4, Claude Sonet 4.5 , Gemini 2,5 Pro и GPT-5 Thinking.​ Каждая из этих моделей читает ваше резюме и анализирует на основе лучших рекомендаций ведущих рекрутёров и HR-специалистов представленных в открытых источниках, затем агент обобщает лучшие рекомендации, полученные от ⚡️ТОПовых моделей и выдаёт итоговый результат .

🚀 Что вы получите:

➖ Оценку, насколько ваше резюме «продаёт» вас как IT-профессионала.​
➖ Рекомендации, какие проекты и навыки стоит подсветить, а что лучше переформулировать.​
➖ Советы по структуре и подаче информации, чтобы HR точно дочитал до конца.​

🚩 Как поучаствовать: первые 15 человек, которые пришлют в комментарий под этим постом своё резюме, получат детальный разбор от AI-помощника. Давайте вместе сделаем ваш главный документ неотразимым!​

🔗 Размещаем здесь

🔥 Подписка Perplexity PRO на год по отличной цене мгновенно

🔥 Мой курс по НЕЙРОСЕТЯМ

#QA4Life #tools #guides #cases #career

Привет, комьюнити! 👋

Многие из вас просили возможность получить глубокий и развёрнутый фидбек по резюме. После долгой работы над AI-агентом я понимаю, сколько трудозатрат и ценности в качественном анализе CV — поэтому запускаю эту услугу за небольшую оплату 🚀

Отзывы ребят, которые успели получить рекомендации бесплатно 🔗 читайте здесь и скоро, надеюсь они появятся в ➡️ этой группе , посвящённой этой услуге

Как работает агент 🔃писал выше здесь

ФИДБЭК пишет под любую IT-профессию и рынок (требования и рекомендации зашиты в инструкции и базу знаний)

❓ Что вы получите:

☑️ Подробный фидбек с анализом всех проблемных участков
☑️ Рекомендации, учитывающие стандарты и требования вашего целевого рынка
☑️ Готовое обновленное резюме
☑️ Сопроводительное письмо, адаптированное под локацию

Как агент адаптируется под вашу локацию?

🇷🇺 Россия и 🇧🇾 Беларусь → Подчеркиваем метрики, опыт в Russian-speaking компаниях, релевантные скиллы для РФ и РБ-рынка
🇪🇺 Европа → Акцент на английский, международные сертификаты, CV-формат по EU-стандартам
🇺🇸 США → Resume-формат, focus на achievements, salary expectations, US-specific keywords
🇦🇿 Другие страны → Адаптация под локальные требования

❓ Почему стоит заказать именно эту услугу?

➕ Цена в 2,5 раза ниже чем на HH.ru
➕ Смарт-адаптация под ваш рынок — не универсальный шаблон, а персональный анализ
➕ У агента под капотом специальный промт по созданию и проверки классных CV + специализированная база знаний, основанная на самых передовых и современных рекомендациях, ведущих рекрутёров и HR специалистов.
➕ AI-инструмент — объективно, без субъективных ошибок
➕ Быстро — результат в течение нескольких часов
➕ Полный пакет — анализ + готовое резюме + сопроводительное письмо

🔗 Полная информация об услуге здесь

#QA4Life #tools #guides #career #cases

🤔 Интересно , почему за 350 RUB уже нет желающих получить фидбэк ? 🤣
🤩 Сильно высокая цена? Или недоверие к релевантности фидбэка ?
😳 Бесплатно 15 человек набралось за пару часов ночью. Почти все кто получил фидбэк бесплатно, сказали, что были бы готовы за такой разбор заплатить указанную сумму не пожалев ни капельки.
❓ Так в чём тогда причина низкого отклика? Я реально над промтом и инструкцией пыхтел часов 5 пока сделал как надо. В этого агента вложил все знания свои, которыми делюсь на обучении нейронкам. Это же должно как-то цениться? С нетерпением жду ваши ответы в комментарии.

🧑‍⚖️🧑‍⚖️🧑‍⚖️🧑‍⚖️❓ Как ИИ помогает найти неочевидные проверки в тест-дизайне?

➡️ Тестировщики теряют время на стандартные проверки и пропускают критические сценарии — например, при сбросе пароля забывают про завершение активных сессий. Пошаговый промпт помогает ИИ думать как аналитик, а не стандартный генератор тестов. Вместо синонимичных проверок получаешь смок-тесты, которые ловят скрытые угрозы.

❓ Как заставить ИИ генерировать полезные тесты:

— Разделить назначение функции от самой функции: не "сброс пароля для восстановления", а события, которые реально толкают пользователя действовать (взлом, утечка, забывчивость).

— Описать яркие пользовательские истории с акторами (включая "Злоумышленник"), предусловиями и проверкой результата — так ИИ видит реальные взаимодействия, а не только текст требований.

— Пометить шаги, которых нет в ТЗ — это сигнал для команды о пробелах в документации и причина для бизнес-обсуждения.

— Протестировать разные LLM-модели: Gemini выдаёт минимум нужных тестов, GPT-5 выдаёт синонимичные и пропускает целевые проверки.

🔗 Полная версия статьи

#QA #Тестирование #ТестДизайн #ИИ #Prompts #Тестировщик #IT #Testing

🧑‍⚖️🧑‍⚖️🧑‍⚖️🧑‍⚖️❓ Как выловить баги в production БД, которые не поймает функциональное тестирование?

➡️ На легаси проектах с плохой документацией логика обработки данных часто живёт только в памяти разработчиков — и никто не уверен, что она действительно соблюдается в БД. Пока новый функционал опирается на эту "серую логику", функциональные тесты не поймут скрытые нарушения. SQL-скрипты для валидации данных в production — это проактивный подход: вместо реактивного "нашли баг после релиза" ловишь отклонения сразу на production данных, где логика проверена боевыми условиями.

❓ Какие проверки БД стоит включить в процесс:

— Дубликаты сущностей и противоречивые связи между таблицами: например, несколько активных поставок от одного поставщика на одну категорию товара, когда допустима только одна.

— Пустые значения (NULL или пробелы) в обязательных полях — особенно там, где ограничения на уровне БД это не запрещают, а бизнес-логика требует.

— Аномальные объёмы данных: поставщик обычно создаёт 100 поставок в месяц, но вдруг одного дня — 1000. Это признак проблемы в обработке данных новых источников.

— Нарушения в связях дат: дата начала поставки позже даты конца фестиваля, выдача товара раньше поступления, промо вне периода действия.

— Отрицательные значения там, где они запрещены: цена ≤ 0, вероятность < 0 или > 1, объём < 0.

🔗 Полная версия статьи


🔥 Подписка Perplexity PRO на год по отличной цене мгновенно

🔥 Мой курс "Нейросети для QA"

🔸 Прокачка CV

#QA #БазыДанных #Тестирование #Production #SQL #Валидация #Процессы #IT

🧑‍⚖️🧑‍⚖️🧑‍⚖️🧑‍⚖️❓ Как писать промты, чтобы ИИ генерировал нужные тесты, а не шаблон?

➡️ Тестировщики теряют часы на переделку и фильтрацию ИИ-тестов, потому что просто просят "напиши тесты" — и получают кучу шаблонных, синонимичных проверок, которые не учитывают логику системы. Простая формула (Роль + Задача + Контекст + Формат) превращает нейросеть в напарника, который понимает как работает твоя система и генерирует только нужные кейсы без переделки.

❓ Как структурировать промт, чтобы ИИ писал полезные тесты:

— Задай конкретную роль ИИ: не просто "QA", а "QA, тестирующий web и mobile приложения, разбирающийся в API", и опиши что ты хочешь получить (тест-кейсы для формы авторизации, не просто текст).

— Опиши логику системы в контексте: какие поля есть на форме, какие проверки срабатывают (обязательность, валидация длины), какие API вызываются, что происходит при ошибке и при успехе — так ИИ не пишет в вакууме.

— Задай формат вывода чётко: таблица с колонками (Наименование, Шаги, Ожидаемый результат, Платформа, Тип теста) или структура для TestIT — иначе ИИ выдаст стену текста.

— Дай "обучающий пример": напиши один хороший тест вручную, объясни почему шаги именно такие, какие зависимости между ними — потом проси "сгенерируй негативные сценарии по этому примеру", и ИИ запомнит паттерн.

— Выбери модель под задачу: Gemini выдаёт минимум нужных тестов без воды, GPT-5 часто генерирует синонимичные проверки — тесты на разных моделях и выбери что работает.

🔗 Полная версия статьи


🔥 Подписка Perplexity PRO на год по отличной цене мгновенно

🔥 Мой курс "Нейросети для QA"

🔸 Прокачка CV

#QA #Тестирование #ТестДизайн #ИИ #Prompts #Тестировщик #IT #Testing #Процессы #Собеседование

™️ GPT-5.1 выйдет 24 ноября — три модели сразу

➡️ OpenAI готовит релиз семейства GPT-5.1: флагманскую модель, версию Reasoning для глубокого анализа и Pro для исследовательских задач. Следы всех трёх нашли в коде настроек Enterprise с датой запуска — 24 ноября. Это ответ на выход Google Gemini 3 Pro и усиление конкуренции в AI-сегменте.​

GPT-5.1 Reasoning уже тестируют под именем Polaris Alpha на платформе OpenRouter — пользователи отмечают высокую производительность в креативном письме и бенчмарках. Модель заточена под многошаговое решение задач и планирование, что делает её полезной для сложных сценариев: подготовка технической документации, анализ данных с несколькими этапами, написание кода с пояснениями, создание структурированных гайдов, генерация презентаций со сценариями.​​

Enterprise-клиенты смогут управлять доступом к экспериментальным моделям через настройки ролей и прав — фича для тех, кто работает с продакшн-нагрузками и не хочет рисковать стабильностью. Plus и Pro пользователи могут получить доступ раньше корпоративных аккаунтов, возможно уже на следующей неделе.​

🔗 Подробнее о GPT-5.1 (https://testingcatalog.com/you-can-now-test-upcoming-gpt-51-on-openrouter/)

#news #tools #AI

🚪 Сменить стек в QA или уйти — как не застрять на годы

➡️ Хабр опубликовал статью о том, почему IT-специалисты боятся менять работу, даже когда выгорели: история тимлида, который пять лет не мог уйти из токсичной среды, пока не решился сменить профиль. Два ключевых совета для смены карьеры: создай финансовую подушку с учётом обучения, поиска работы и низкого старта; изучи новую сферу — возможно, твой опыт в QA даст преимущества или наоборот ограничит рост.​

❓ Что учесть при смене направления в QA:
— Финансовая подготовка: рассчитай запас на 6-12 месяцев обучения, поиск работы и старт с джуниорской зарплаты — без этого риск вернуться на старое место выше​

— Исследование новой сферы: изучи требования, законы, особенности — например, переход из ручного тестирования в автоматизацию требует навыков кода, а из QA в DevOps — понимания инфраструктуры​

— Оценка бэкграунда: твой опыт может быть плюсом или минусом — журналисты легко переходят в технических писателей, а QA с опытом разработки ценятся в SDET-роли​

— Проверка потолка: узнай заранее, есть ли ограничения по здоровью, образованию или возрасту в новой сфере — потратить время на переобучение впустую обидно​

— Тестирование гипотез: поговори с теми, кто уже прошёл путь — возможно, твои страхи преувеличены или наоборот есть скрытые риски​

Начни с малого: оцени свои финансы, составь план обучения, найди менторов в целевой области и протестируй гипотезу через нетворкинг или пробные проекты до полного перехода.​

🔗 О карьерных турникетах в IT

#QA #Тестирование #Тестировщик #IT #Карьера #Лидерство #Процессы

🧑‍⚖️🧑‍⚖️🧑‍⚖️🧑‍⚖️⚡️ K6 для нагрузочного тестирования — концепт и практика

➡️ На Хабре опубликовали статью о нагрузочном тестировании с помощью K6 — open-source инструмента для проверки производительности высоконагруженных систем. K6 позволяет писать тесты на JavaScript, запускать их локально или в облаке, симулировать тысячи виртуальных пользователей и получать детальные метрики: латентность, throughput, процент ошибок. Это особенно важно для проверки API, микросервисов и веб-приложений под нагрузкой перед релизом в продакшн.​

Если ты тестируешь высоконагруженные системы или готовишь проект к росту трафика — K6 даёт контроль над сценариями нагрузки, интеграцию с CI/CD и визуализацию результатов через Grafana. Это полезно для проверки SLA перед крупными событиями (распродажи, запуски), поиска узких мест в архитектуре под пиковой нагрузкой, тестирования API на стабильность при 10k+ RPS, регрессионных проверок производительности в CI, анализа деградации при превышении лимитов.​

🔗 Статья о нагрузочном тестировании K6


🔥 Подписка Perplexity PRO на год по отличной цене мгновенно

🔥 Мой курс "Нейросети для QA"

🔸 Прокачка CV

#QA #Тестирование #Тестировщик #IT #Testing #Performance #Автоматизация #Процессы