Опять провалил очередное собеседование?

Не расстраивайся) А лучше подписывайся на канал SA / Собеседования, здесь тебе расскажут все про собеседования и рынок найма системных аналитиков

Автор канала делится инфой абсолютно бесплатно. Проводит разбор реальных собеседований и дает советы именно тебе, как не провалить очередное собеседование

Не хило, да?
—Вот и я думаю, что не хило!

Подписывайся на канал, если хочешь:

—Отсобесить интервьюера
—Выбить достойный уровень жалованья
—Быть готовым к самому сложному техническому интервью в твоей жизни

Скорее подавай заявку, чтобы не потерять: @sa_sobes

🔌 Полезные расширения VS Code: шпаргалка для QA-инженеров

Благодаря множеству расширений VS Code превращается в мощный инструмент для тестирования, анализа, дебага и автоматизации. Если вы QA-инженер и часто работаете с кодом, логами, API или автотестами — эта подборка для вас.

Ниже набор must-have расширений, которые сэкономят вам время и сделают работу приятнее:

1. REST Client — Тестирование API прямо из редактора
Позволяет отправлять HTTP-запросы и просматривать ответы без Postman. Удобно для быстрой проверки API во время тестов.

2. Thunder Client — Легковесная альтернатива Postman внутри VS Code
Удобный UI, история запросов, поддержка коллекций. Идеально подходит для ручного API-тестирования без лишней нагрузки на систему.

3. XPath Evaluator — Проверка XPath выражений в редакторе
Позволяет тестировать XPath-запросы и видеть, какие узлы они возвращают в XML или HTML-документах. Особенно полезен при создании локаторов для автотестов, помогает убедиться, что путь корректный, ещё до запуска теста. Визуальную подсветку в коде не делает, но отлично подходит для отладки выражений

4. Playwright Test for VS Code — Автотесты Playwright под рукой
Даёт возможность запускать, дебажить и писать автотесты с поддержкой IntelliSense. Подходит как для e2e, так и для UI-тестов.

5. CodeSnap — Красивые снимки кода для багрепортов и статей
Создаёт изображения с фрагментами кода. Отлично подходит для документации, постов или визуального представления багов.

6. Todo Tree — Отслеживание TODO и FIXME в проекте
Идеально для командной работы: позволяет быстро находить все оставленные заметки и технические долги.

7. GitLens — Расширенные возможности Git прямо в редакторе
Показывает кто, когда и зачем изменил строку кода. Упрощает расследование багов и просмотр истории изменений.

8. Bookmarks — Быстрая навигация по важным участкам кода
Позволяет расставлять закладки и быстро прыгать по ним. Особенно удобно при работе с длинными логами или автотестами.

9. XML Tools — Форматирование и валидация XML-файлов
Полезно при работе с конфигами, SOAP, отчетами или тестовыми данными в XML-формате.

10. ESLint / Prettier — Проверка и автоматическое форматирование кода
Помогают поддерживать код автотестов в чистоте. Уменьшают вероятность синтаксических ошибок и улучшают читаемость.

🛠 Эти расширения легко устанавливаются через Marketplace, а вместе превращают VS Code в полноценную рабочую среду для QA-инженера. Работаете ли вы с API, UI, логами или автотестами всегда найдётся плагин, который облегчит задачу.

ТОП-8 онлайн-тренажёров для ручного тестирования + сценарии их использования

Подборка лучших ресурсов для практики ручного тестирования.
Многие из них симулируют реальные проекты или содержат скрытые баги — то, что нужно, чтобы прокачать навыки 💪

1️⃣ OpenCart Demo Store
Полноценная копия CMS для интернет-магазинов. Можно протестировать весь пользовательский путь до покупки.
🔗 https://demo.opencart.com/

2️⃣ PHP Travels Demo
Симулятор туристического сервиса: поиск, бронирование, валидация. Идеален для тестирования более сложных сценариев.
👉 https://phptravels.com/demo/

3️⃣ DemoQA
Интерактивный сайт с формами, таблицами, алертами, элементами drag&drop.
👉 https://demoqa.com/

4️⃣ The Internet - Herokuapp
Тренажёр с подборкой кейсов: логин, чекбоксы, алерты, выпадающие списки.
👉 https://the-internet.herokuapp.com/

5️⃣ UI Test Automation Playground
Страницы с нестандартными UI-элементами, реагирующими на время, наведение, анимации.
👉 http://uitestingplayground.com/

6️⃣ Sauce Demo
Симуляция интернет-магазина. Разные типы пользователей с разным поведением — стандартный, с багами, с низкой производительностью и др.
👉 https://www.saucedemo.com/

7️⃣ Automation Exercise
Полноценный e-commerce проект. Регистрация, добавление в корзину, edge cases, приближённые к реальному проекту.
👉 https://automationexercise.com/

8️⃣ ToolsQA Book Store App
Книжный магазин с авторизацией, поиском, таблицами — хорошая площадка для UI/UX-проверок.
👉 https://demoqa.com/books

В колхозе больше всех работала лошадь, но председателем она так и не стала 😁

Хороших выходных!

Стили взаимодействия микросервисов: 5 секретов, которые изменят ваш подход к backend-разработке

Взаимодействие между микросервисами — это больше, чем просто REST или RPC. Это фундамент архитектуры, от которого зависит масштабируемость, надёжность и производительность всей системы.

📌 Что будет на вебинаре:

— 5 ключевых стилей взаимодействия микросервисов: REST, gRPC, event-driven, messaging, CQRS;
— Сравнение: синхронное vs. асинхронное взаимодействие — плюсы, минусы, типичные ошибки;
— Когда использовать брокеры сообщений и какую роль играют очереди;
— Советы по построению отказоустойчивых коммуникаций между сервисами;
— Как логировать и отслеживать взаимодействия между микросервисами;

👉 Регистрация и подробности о курсе Highload Architect: https://vk.cc/cMFn9z

Реклама. ООО «Отус онлайн-образование», ОГРН 1177746618576, www.otus.ru, erid: 2W5zFJF5aFJ

Как бы я училась на Автоматизатора тестирования сейчас? Elvina Gareeva, FullStack QA

Думаю так же как в первый раз😁

📍Сначала нужно изучить сам язык.

Похватать по верхам не получится, потому что если не понимаешь нюансы языка придется проходить круги ада дебага.

Я училась на степике "Поколение Python". Отличная серия курсов с письменной формой подачи материала. Задачек много. По каждой теме. Большинство математические и однообразные (под разным углом на одну задачу). Но в этом и плюс: на десятый раз повторения нового типа данных и методов работы с ним, написание когда доходит до автоматизма. Ты перестаешь думать о том, что написать, а концентрируешься на решении задачи. Синтаксис становится просто инструментом (как переключать скорости на машине)

Тут где-то в процессе нужно научиться работать с гитом😅

📍Вторым этапом будет изучение ООП

Как бы не хотелось, на одном знании ЯП далеко не уедешь.
Когда я изучала сам язык, там было модно и круто находить самые короткие и хитровыдуманные решения.
На курсе по ООП наоборот требовалось расписать все на разные переиспользуемые методы. Было сложно перестроиться и понять зачем расписывать целый класс, если я то же самое могу сделать двумя строчками.
В общем по итогу прохождения курса ООП мне так и не удалось обосновать для себя использование классов и их объектов. Если у вас так же - не отчаивайтесь😉, дальше будет понятнее, и ООП станет неотъемлемой частью мыслительного процесса (в какой то момент мне даже сны стали сниться в ООП)
Самое важное, что нужно запомнить: Коротко - не значит круто. Круто, когда Понятно!

📍Вот тут можно приступать к изучению фреймворков и библиотек для автоматизации тестирования.
Это уже будет проще, чем все что было до этого (по крайней мере мне было)
Для начала достаточно :
⭐️ pytest - для запуска непосредственно тестов (отдельное внимание стоит уделить фикстурам и параметризации, в будущем очень пригодятся)
⭐️ selenium / playwright - для взаимодействий с UI (для меня удобнее оказался playwright)
⭐️request - для АПИ запросов
⭐️sqlalchemy - для работы с бд

Дальше можно будет изощряться с
💥paramiko - для подключения к тачке по ssh и например запуска команд и чтения логов
💥elasticsearch - для чтения логов из эластика
💥 fastapi - для написания МОК сервисов

📍К сожалению на одном написании кода автоматизация не заканчивается.
Поэтому дальше нужно будет прикоснуться к докеру и gitlab-ci. Чтобы тесты запускались не только локально у тебя на компьютере, а были интегрированы в процесс разработки.

А дальше... еще много всего, но уже в процессе работы и набивания своих шишек.
Обучение не заканчивается на каком-то этапе и всегда есть куда развиваться дальше.

Если я что-то упустила, буду рада корректировке😉

Ломай меня полностью: методика системного тестирования СХД

Вырубим один контроллер, устроим пиковую нагрузку, отключим интернет и понаблюдаем. Примерно так может выглядеть тест-план QA-инженера, который работает с такими высоконагруженными системами, как СХД.

О внутренней кухне этой работы рассказали в блоге YADRO на Хабре. Будет интересно даже тем, кто никогда не тестировал «железо».

🔌 Полезные расширения VS Code, часть 2: ещё больше фишек для QA-инженеров

Первая часть собрала активный отклик, и многие поделились своими любимыми расширениями. Держите подборку плагинов, которые станут вашими ежедневными помощниками в автоматизации, написании тестов, работе с удалёнными окружениями и не только.

📌 Ниже новая порция must-have инструментов:

1. Windsurf Plugin — AI-помощник нового поколения
Добавляет мощный автокомплит и генерацию кода с помощью ИИ. Даже в базовой версии помогает писать автотесты, генерировать селекторы, исправлять ошибки и проводить рефакторинг без участия рук. Отлично ускоряет работу QA-автоматизаторов.

2. Remote - SSH — Подключение к удалённым серверам прямо из редактора
Позволяет работать с проектами на удалённых машинах так, будто они локальные. Идеально для дебага, логов, тестов и правок в staging-средах. Один из первых плагинов, который устанавливают опытные QA-инженеры.

3. GitHub Copilot — AI для автоподсказок и генерации кода
Встроенный интеллект, который помогает писать автотесты, подсказывает команды, завершает мысли и предлагает улучшения кода. Особенно полезен при написании однотипных проверок.

4. Live Server — Запуск локального сервера в один клик
Позволяет быстро просматривать в браузере HTML/CSS/JS-страницы с автоматическим обновлением при изменении. Полезно для визуальной проверки интерфейсов, вёрстки и UI-тестирования.

5. Error Lens — Подсветка ошибок и предупреждений прямо в строке кода
Выводит сообщения об ошибках и предупреждениях рядом с кодом, без открытия панели проблем. Отлично помогает быстро находить и устранять ошибки при написании автотестов и скриптов.

6. JSON Viewer — Удобная работа с JSON-ответами
Форматирует и визуализирует JSON-данные в читабельной форме. Полезно при проверке API-ответов, логов и данных в формате JSON.

7. Highlight Matching Tag — Подсветка парных HTML/XML-тегов
Помогает мгновенно находить открывающие и закрывающие теги, что актуально при тестировании вёрстки, шаблонов и UI-компонентов.

8. Regex Previewer — Визуальная проверка регулярных выражений
Отображает результат работы RegExp прямо в редакторе. Полезен при написании валидаторов, тестов на форматы данных и разбора логов.

🚀 Эти расширения ваш шаг к более продуктивной и автоматизированной работе. Подойдут как мануальщикам, так и автоматизаторам, особенно если вы регулярно работаете с API, UI, удалёнными серверами или логами.

Ссылка на первую часть: https://hottg.com/godoftesting/2839

А какие ещё плагины заслуживают места в следующей части? Делитесь в комментариях 💬

QA Лид перед релизом большой фичи💀

Оплачиваемая стажировка и трудоустройство без опыта — ну ничего себе 😳 

Всё возможно с Добровольным квалификационным экзаменом! Это бесплатный проект Правительства Москвы, в котором можно принять участие из любого региона России. Это честная альтернатива классическим откликам и реальный шанс получить оффер в компанию мечты.

Как это работает?

1. Пройди тест

Выбираешь профессию, проходишь онлайн-тест. Если набираешь 55 баллов и выше — попадаешь в базу соискателей, которую смотрят рекрутеры топовых компаний.

2. Загрузи резюме

Просто честное резюме. Без пафоса. Работодатели посмотрят на результат теста и примут решение.

3. Получи стажировку или оффер

Это может быть стажировка. Может быть полноценная работа. Список компаний внушительный — среди них Лукойл, Сбер, Норникель, Мосэнерго, Росатом и другие.

Да, это возможно. Даже если ты только начинаешь карьерный путь.

Готов? Жми: dke.moscow

Что должен знать уважающий себя тестировщик из технологий и Computer Science
Kseniia Riakhovskaia

Продолжаю цикл постов "Что должен знать тестировщик". Сегодня углубимся в технологии и базовый Computer Science.

Нужно знать:
1. Базы данных. Важно понимать, какие базы данных бывают. Их типы, основные отличия реляционных и нереляционных. Для нереляционных - назначение и классификацию. SQL. По базам планирую отдельный пост, так что тут пока без деталей.
2. Сети. Понимание, как работают и устроены сети. Протоколы сетевого взаимодействия. Не обязательно углубляться в хендшейки, скользящие окна и прочие тонкости TCP/IP, но хотя бы понимать такие магические слова как UDP, HTTPS, FTP, SSH - крайне желательно. Желателен опыт хотя бы с какими-то анализаторами трафика, например, WireShark.
3. Шифрование. Открытые, закрытые ключи, методы авторизации. OAuth, JWT, Base и т.д.
4. AI. Как использовать. Промтбилдинг, идеи применения. Какие перспективы в тестировании.
5. Операционные системы. Windows, Linux - на уровне начинающего системного администратора.
6. Виртуализация и контейнеризация. Понимание отличий. Системы виртуализации: VMWare (hosted), Hyper-V (bare). Контейнеризация: Docker, образы.
7. CI/CD. Что это, как работает и зачем вообще нужно. Jenkins, TeamCity, GitLab - хотя бы на уровне понимания пайплайнов.
8. Системы контроля версий. Git, SVN - знание основных команд, как работает ветвление, разрешение конфликтов.
9. Очереди и брокеры сообщений. Kafka, RabbitMQ — что это такое, зачем нужно.
10. Мониторинг и логирование. Grafana, Kibana, Prometheus, Graylog.
11. Протоколы взаимодействия. REST, SOAP, gRPC - общие принципы, где применимы, чем отличаются.
12. Архитектуры приложений. Монолит и микросервисы - в чём разница, плюсы/минусы каждого подхода.

Желательно знать:
1. Что такое хранилища данных - S3, Data Lake и т.д.
2. Web3 (понятно, что это больше про доменную область, но хотя бы не делать круглые глаза при вопросе "что это такое").
3. Оркестраторы для контейнеризированных решений - Kubernetes, Openshift.
4. Облачные сервисы - AWS, Azure, GCP.
5. Системы для работы с большими данными - Hadoop и прочее. Остальные решения так или иначе используют технологии Apache или построены по похожим принципам.
6. ML - модели, обучение, тестирование модели. Понимание, в каких случаях специально обученная на конкретных данных модель предпочтительнее LLM.
7. Алгоритмы - сложность, применимость. Структуры данных (графы, деревья), алгоритмы сортировки и поиска.
8. Теория графов и её применение - зависимости, workflow, маршруты, критические пути. Использование графов в анализе покрытия, оптимизации.
9. Инфраструктура как код (IaC) - Terraform, Ansible.
10. Компиляторы и интерпретаторы - разница между байткодом, машинным кодом и интерпретацией.

Я прекрасно понимаю, что всё знать невозможно.
Но мы всегда должны стремиться к расширению своего кругозора - это позволяет оставаться конкурентоспособными и лучше понимать систему, с которой работаем.

Оплачиваемая стажировка для аналитиков и QA-инженеров в Т-Банке

Летом можно не только отдыхать, но и расти в карьере. Т-Банк открыл донабор на стажировку «Т-Старт» — для тех, кто знает основы аналитики или тестирования и хочет развиваться дальше: разобраться в задачах, поработать в команде и получить опыт.

Это оплачиваемая стажировка с треками на выбор: аналитика — для тех, кто любит считать и искать закономерности, QA — для тех, кто хочет находить баги и делать сервис лучше.
Вот что вас ждет:
— выбор трека: аналитика (продуктовая, ИТ, инвестиционная, риск) или QA
— интересные задачи с первого дня;
— поддержка ментора и команды;
— гибкий график: от 20 до 40 часов в неделю;
— работа из офиса в Москве и регионах;
— официальное оформление;
— доступ к базе знаний, курсам и вебинарам;
— шанс выйти в штат после стажировки.
Знание математики и программирования будет плюсом при отборе.
Подайте заявку до 30 июня

QA в России vs Европе - что ищут в вакансиях? Анализ 107 позиций с hh от Kseniia Riakhovskaia

В рамках анализа своих гипотез на тему знаний для QA, продолжаю проводить анализ рынка по различным вакансиям. В этот раз посмотрим на вакансии в РФ и сравним с требованиями в Европе. В выборке - 107 вакансий разных уровней (не включая Junior и узкоспециализированные роли вроде performance/security).

Итак, что мы имеем:

Технологии:
SQL - 62.6%
NoSQL - 14%
Брокеры сообщений - 27%
BigData - 1.9%
Git - 56%
Docker - 30.8%
Kubernetes - 16.8%
CI/CD - 51.4%
Cloud- 6.5%

По типам тестирования:
API Testing - 87%
Performance Testing - 13%
Web Test Framework - 27%
Mobile Testing - 24.3%

По языкам:
Python - 32.7%
C# - 2.8%
Java - 30.8%
Так же встречалась всякая экзотика типа Go, Kotlin, TypeScript. JavaScript не выделяю намеренно, т.к. сложно его дифференцировать в требованиях - часто он идёт в вакансиях в контексте - у нас фронт на JS и т.д.

В завершении, хочу сравнить рынки:
Европа vs РФ
SQL 35.5% vs 62.6% (заметная разница)
NoSQL 9.3% vs 14%
Брокеры 4.7% vs 27% (существенная разница)
Docker 14% vs 31% (заметная разница)
Kubernetes 10% vs 17% (разница есть, но не большая)
CI/CD 63% vs 51%
Cloud - 35% vs 6% (существенная разница)

Требования по автоматизации встретились в 64% вакансий.

Ещё интересный параметр, который мне бросился в глаза - в Европе нагрузочное тестирование хотят видеть от вакансий без прямого отношения к нагрузке в 25% случаев, в РФ только в 13%. По языкам всё примерно ровно в топе Java и python.

Яндекс, Альфа-банк, Райффайзен, Wildberries, Bronevic - МТС Travel, SAAS Grove, СиСофт Разработка, TeamLead, ITooLabs, Softgamings, Аналитические Программные Решения, MadAppGang (Австралия), EPAM (Венгрия), Jungo (Израиль), Finenex (Казахстан), Trend.Run (Кипр), Softeco (Польша), AppmasterIO (США), Base86 (США)

Мы собрали джунов-тестировщиков, стартовавших IT-карьеру во всех этих компаниях за последние 5 месяцев.

Как в 2025 году новичку найти работу QA без фейкового резюме и накрутки опыта?
Ребята поделятся на эфире в среду 18 июня.

Ссылка на эфир появится в канале Становимся тестировщиком