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-митап от YADRO — уже 19 июня

📍 Санкт-Петербург и онлайн
🕕 Сбор гостей с 18:00
🎫 Участие бесплатное

Обсудим автоматизацию тестирования, TMS, метрики, полезные для бизнеса, и реальные инженерные кейсы.

🗣 Кто выступает:
— Дмитрий Ткач, YADRO — об использовании TestY в масштабной QA-инфраструктуре: как система применяется в продуктивной среде и для каких команд она наиболее эффективна.
— Станислав Кулагин, YADRO — поделится, как автоматизировать тестирование и сертификации с помощью TestY и простых инструментов.
— Егор Котов, Сбер — ответит, зачем бизнесу QA-метрики и что делать с «лишней автоматизацией».

После перерыва обсудим вместе с инженерами и менеджерами YADRO, нужны ли системы управления тестированием QA-специалистам. Или это просто игрушка для менеджеров?

Офлайн-участников ждут демозона с оборудованием, технические активности, афтепати и нетворкинг!

👉Участие бесплатное, регистрация обязательна. До встречи!

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.