Тестировщик от бога

📚 Подборка для практики и изучения SQL Источник — QA4Life ▫️ HackerRank (SQL challenges) Огромное количество SQL-задач от easy до hard. Отличная тренировка в стиле "coding interview". ▫️ Codewars Крупное комьюнити и тысячи "ката" — задач разного уровня. Можно практиковаться в SQL и сравнивать решения с другими. ▫️ W3Resource SQL Tutorial & Tasks Пошаговые SQL-уроки + более 700 задач от простых до продвинутых. ▫️ StrataScratch Тренажёр с реальными SQL‑задачами из FAANG-компаний. Отлично подходит к подготовке к собеседованиям. ▫️ LeetCode (SQL section) SQL‑раздел на легендарной платформе. "База" для подготовки к самым жёстким интервью. ▫️ DataLemur Подборка SQL‑кейсов в стиле собеседований: аналитика, агрегаты, оконные функции. ▫️ SQL-ex Легендарный русскоязычный тренажёр с сотнями практических задач. ▫️ Online SQL Playground Простая "песочница" для теста запросов без установки СУБД. ▫️ Stepik (SQL тренажёры): ▪️Интерактивный курс — практика с задачами по SQL. ▪️SQL Adventure – геймифицированный формат: приключение для новичков. ▪️Введение в SQL – Победитель Stepik Awards 2024 - Лучший курс по Анализу данных! Это ключ к миру баз данных. Вам доступны структурированные лекции, почти 100 тестовых и интерактивных задач ▪️Марафон данных: первое знакомство с SQL и Python Этот курс для тех, кто хочет познакомиться с профессией аналитика данных. Если вы никогда ранее не сталкивались с SQL, Python и продуктовыми метриками, то этот курс – для вас! Курс рассказывает про самые важные инструменты аналитика данных, и объясним всю суть аналитической работы максимально просто и на реальных примерах. ▪️Собеседование по SQL: Теория и практика Этот курс предназначен для тех, кто хочет успешно пройти собеседование по SQL. Рассмотрим решение практических задач и ответы на наиболее часто встречающиеся теоретические вопросы. ▫️Яндекс Практикум — основы SQL Курс с теорией и практикой по базам данных. Полезно новичкам. ▫️SQL Academy Онлайн SQL-тренажёр с интерактивными задачами от простого к сложному. ▫️SQLtest.online Минималистичный тренажёр для практики SELECT, JOIN, GROUP BY и других основ. ▫️SQLBolt Короткие уроки + интерактивные задания на английском. Отлично для быстрого старта. ▫️PostgreSQL Docs Официальная документация PostgreSQL. Обязательный справочник для работы с БД. ▫️SQL-Translator (AI) AI, который переводит текстовые задачи в SQL-запросы. Можно тренироваться и проверять себя. ▫️DBQuacks Новые SQL‑челленджи в игровом стиле. Отличный способ учиться весело и нестандартно.

Альфа-Банк ищет скиллового коллегу QA Fullstack на C# Предлагаем полную удалёнку или гибридный график – у нас классные ИТ-офисы в Москве, Питере и Екатеринбурге. Что нужно делать – Разрабатывать автотесты на C#. – Запускать функциональные, регрессионные и интеграционные тесты, включая API. – Снижать количество дефектов в диалоге с разработкой и бизнесом. Какие навыки важны – Опыт автоматизации на C# и ручного тестирования от года. – Знание API (SOAP, REST), SQL, основ клиент-серверной архитектуры и тест-дизайна. Условия и развитие – Сильное сообщество QA и C#-разработчиков: можно получить совет и поделиться опытом на митапе и в блоге на Хабре. – Реальная перспектива роста: технический трек развития, в том числе до C#-лида Оставляйте отклик по ссылке.

Получилось у него вжиться в роль или нет?

Сейчас уже так не скатиться.

Немного поклацал и собрал город в духе La Belle Époque: с исторической застройкой, насыщенными улицами и минимумом футуризма 🚂 Это не свежая часть SimCity, а новая игра от YADRO, где смешались известные архитекторы прошлого и отсылки к массовой культуре, вроде Бегущего по лезвию или здания Наркомфина. А какой город получится у вас? Выкрутите память на максимум — и построите известные шедевры прошлого 🏛 Или выберете летающие автомобили и технологии будущего 🚄 Вам решать! И не забудьте поддержать YADRO в рейтинге работодателей hh.ru 😎

Так или иначе провёл время с пользой.

Если вам интересна работа с данными, попробуйте освоить Python для анализа данных. Получить данные через API, разобраться в большой таблице, объединить информацию из разных источников и построить наглядный график. Python помогает выполнять такие задачи и автоматизировать повторяющиеся действия. На курсе «Язык программирования Python для анализа данных» Факультета компьютерных наук НИУ ВШЭ вы начнёте с основ языка и постепенно перейдёте к работе с данными. Что вы научитесь делать: 🔹 Получать данные через API 🔹 Обрабатывать и анализировать данные с помощью pandas 🔹 Работать с SQL и базами данных 🔹 Визуализировать результаты Опыт программирования не нужен: вы начнёте изучать Python с нуля. 📅 Старт 14 октября 💻 Онлайн ⏳ 9 недель →Подробнее о программе

Что думаете по поводу таких моментов на собеседованиях?

Heisenbug 2026 Autumn: тестирование, практика и живое общение 16–17 октября в Санкт-Петербурге пройдет Heisenbug 2026 Autumn — конференция по тестированию не только для тестировщиков. В программе есть форматы, которые рассчитаны именно на живое участие: воркшопы, где можно самостоятельно поработать с ИИ-агентами, дискуссии с коллегами и экспертами, разбор рабочих проблем и Fail Talks с историями о реальных провалах. Эти форматы не будут записываться и не входят в онлайн-билет. Поэтому если хочется не только послушать доклады, но и попробовать инструменты руками, разобрать свой кейс и пообщаться с коллегами — будем ждать вас на конференции лично. Подробнее о программе и форматах — в карточках. Также приглашаем принять участие в опросе State of Testing — масштабном исследовании о том, что тормозит развитие QA и как индустрия использует ИИ. Первые результаты представят на открытии конференции, а затем пришлют подробный отчет с графиками всем участникам на email. Среди участников опроса пройдёт розыгрыш билетов на Heisenbug 2026 Autumn. 🌟А если вы хотите приобрести персональный билет уже сейчас, то по промокоду godoftesting можно его купить со скидкой Изучить расписание Купить билет Реклама. ООО «Джуг Ру Груп». ИНН 7801341446

Это база! Рассказываю о бесплатных функциях Google Календаря, которые упростят вашу жизнь Google-календарь — это не просто место, где удобно записывать личные и рабочие дела. А ещё и мощный инструмент, который упростит вашу жизнь. Поделюсь моими любимыми функциями. Читать

Когда щедрость компании не знает границ.

Как перейти от монолита к микросервисам без лишнего риска? 🎥 6 октября в 20:00 МСК на открытом уроке разберём практические подходы к переходу от монолита на микросервисы: как определить границы сервисов, выбрать стратегию миграции и не остановить разработку. На примере покажем, как работать со strangler pattern, декомпозировать систему по доменам, организовать работу с данными и транзакциями и избежать главной ловушки «распределённого монолита». 🔔 Урок проходит в преддверии старта курса «Микросервисная архитектура» и будет полезен backend-разработчикам, архитекторам, техлидам и DevOps-инженерам, которые работают с большими системами и планируют их эволюцию. Зарегистрируйтесь и разберитесь, как переходить от монолита к микросервисам поэтапно без остановки бизнеса и дорогих архитектурных ошибок: https://vk.cc/d2ezcC Реклама. ООО «Отус онлайн-образование», ОГРН 1177746618576

🌐 Курс ISTQB Fundamentals на русском языке #посмотреть #middle #senior ▫️Fundamentals of Testing ▫️Testing Throughout the Software Development Lifecycle | часть 1 ▫️Testing Throughout the Software Development Lifecycle | часть 2 ▫️Static Testing | часть 1 ▫️Static Testing | часть 2 ▫️Test Design Techniques | часть 1 ▫️Test Design Techniques | часть 2 ▫️Test Management | часть 1 ▫️Test Management | часть 2 ▫️Tool Support for Testing

Как правильно отчитываться на дейли-митингах / стендапах / летучках? Источник: Максим Азаров, Software Testing QA Lead в SAM Solutions За много лет работы я заметил одну и ту же особенность в командах. Есть категория людей, которые не любят долго распинаться, предпочитают говорить минимум и в общем предпочитают не отсвечивать. От них обычно слышно что-то типа «Я на автоматизации», или «Я баг проверяю», или «Я стори делаю» и всё. Ни рассказа о находках и преодолённых трудностях, ни эстимейтов, когда закончит, ни любых других интересных или познавательных деталей. Всю остальную информацию приходится вытягивать клещами и наводящими вопросами. Есть другая категория людей, которые, наоборот, любят говорить долго, погружают всех окружающих в кучу технических деталей, рассказывают свои мысли, о том, как они думали, какие решения принимали, где ошиблись, а где, наоборот, придумали гениальные решения. Так минут на 10–15. Эти товарищи часто очень обижаются, если их прерывают и просят сформулировать статус в 2–3 предложениях. И тут обратная ситуация: идёт перегруз информацией, и человек вне контекста очень быстро теряет смысл происходящего, а у человека, собирающего статус и оценивающего общую ситуацию на проекте, начинает кипеть мозг от лишней информации. Так нужен ли на самом деле алгоритм? И для кого на самом деле эти митинги? Для менеджера, чтобы собрать статус, или для членов команды, чтобы понимать, что вообще происходит и кто что делает на проекте? Короткий ответ: Митинг этот для всей команды, но с разными целями для разных ролей. Для команды (разработчиков, тестировщиков, дизайнеров и т.д.) это синхронизация: а) Узнать, что сделали другие, чтобы не работать в вакууме. б) Обнаружение блокеров: услышать, у кого возникли проблемы, и предложить помощь («Я сталкивался с такой ошибкой, посмотри вот в этот конфиг»). в) Понимание контекста: увидеть общую картину движения к цели спринта. г) Обмен знаниями: узнать о новых подходах, технологиях или проблемах, с которыми столкнулись коллеги. Для менеджера / тимлида / скрам-мастера это: а) Сбор статуса: получить общее представление о прогрессе. б) Выявление рисков: увидеть препятствия, которые мешают команде, и оперативно их устранить. в) Оценка нагрузки: понять, всё ли по плану или нужны корректировки. Главная ошибка здесь - считать, что дейли - это просто отчёт менеджеру. Это время синхронизации команды, которую организует менеджер / скрам-мастер. Предположительно правильный алгоритм отчёта должен укладываться в 3-4 предложения и длиться не более 1-2 минут. Он должен содержать ответы на три ключевых вопроса: 1. Что я сделал вчера? (По отношению к цели спринта) 2. Что я планирую сделать сегодня? (Опять же, для движения по задачам) 3. С какими трудностями столкнулся? (Блокеры, риски, вопросы) Плохо: «Я кодил, потом тестил, потом ещё покодил». Хорошо: «Вчера я завершил разработку API для модуля платежей и написал для него юнит-тесты. Сегодня планирую начать интеграцию с банковским шлюзом. Пока блокеров нет». А как это работает в ваших командах ?

🌐 Приёмка ИИ-фич: как тестировать то, что каждый раз отвечает по-разному Приглашаем на открытый урок. 🗓 29 сентября в 20:00 МСК 🆓 Бесплатно. Урок в рамках старта курса «ИИ в тестировании: ускорение процессов и проверка ИИ-функций». Программа вебинара ✔Почему обычный тест-кейс ломается на недетерминизме ✔Критерии приёмки: от точного ответа к проверяемым свойствам ✔Мониторинг деградации: golden dataset и LLM-as-Judge После урока сможете: - Формулировать критерии приёмки для ответа ИИ-фичи - Собирать golden dataset и гонять на нём регрессию - Отличать галлюцинацию от допустимого разброса ответов Кому будет интересно: - QA-инженерам, в чей продукт уже приехала ИИ-фича - Тест-лидам, которым нужно защитить критерии качества перед бизнесом - Аналитикам и разработчикам, отвечающим за приёмку ИИ-функциональности 🔗 Ссылка на регистрацию: https://vk.cc/d21X3X Реклама. ООО «Отус онлайн-образование», ОГРН 1177746618576

Насколько допустимо обсуждать свою ЗП, как думаете?

⏳ Эстимация в тестировании. Шпаргалка QA-инженера Вы тестировщик. Вам дают задачу и спрашивают: "Сколько времени займёт тестирование?" Если вы растерялись или назвали "на глаз" то эта шпаргалка для вас. Что такое эстимация? Эстимация это оценка времени, усилий или ресурсов, необходимых для выполнения задачи. 🎯 Цель: спрогнозировать сроки с учётом реалий проекта, не быть вечно "в тестировании" и не торопиться в ущерб качеству. Виды эстимации: ▫️Грубая (Rough Estimate): ещё нет деталей, называют вилку: 3–5 дней, неделя и т.д. ▫️Точная (Detailed Estimate): задача проработана, можно оценить каждую часть. ▫️Оценка на основе опыта (Expert Judgment): делается вручную, с опорой на прошлые задачи. ▫️Planning Poker / Wideband Delphi: командные методы, где оценки обсуждаются коллективно. Что влияет на эстимацию? ▫️Объём и сложность фичи ▫️Доступность тестовой среды ▫️Готовность документации ▫️Время на регрессию ▫️Количество поддерживаемых платформ ▫️Интеграции с другими сервисами ▫️Риски и неопределённость Не забывайте про багфиксы и ретесты! Формулы и техники: Three-Point Estimate (PERT) Это метод оценки задач, основанный на трёх сценариях: ▫️(Optimistic) оптимистичная оценка: если всё пойдёт идеально, сколько займёт времени? ▫️(Most likely) наиболее вероятная оценка: сколько времени займёт задача при обычных условиях? ▫️(Pessimistic) пессимистичная оценка: если всё будет плохо (баги, блокеры), сколько максимум может занять? Формула:

(O + 4×M + P) / 6

То есть, основное влияние оказывает реалистичная оценка, но риски и удача тоже учитываются. Пример: Вы оцениваете задачу по тестированию фильтра товаров. ▫️(оптимистично) = 2 часа ▫️(наиболее вероятно) = 4 часа ▫️(пессимистично) = 10 часов Estimation = (2 + 4×4 + 10) / 6 = (2 + 16 + 10) / 6 = 28 / 6 ≈ 4.67 часа Когда использовать PERT? ▫️Когда много неопределённостей ▫️Когда нет достаточной статистики из прошлого ▫️Когда задача может зависеть от сторонних факторов (дизайн, API, баги и т.д.) Work Breakdown Structure (WBS): Разбиваем задачу на подзадачи → оцениваем каждую → суммируем. Buffer (буфер): Добавьте 15–25% времени на непредвиденные задачи, если это допустимо проектом. Как улучшить эстимацию? ▫️Делайте разбор задачи и не оценивайте "вслепую" ▫️Уточняйте требования и тест-кейсы ▫️Учитывайте риски: нестабильность билда, баги, блокеры ▫️Ведите учёт времени и он пригодится для будущих оценок ▫️Общайтесь с командой: Dev, PM, дизайнеры, BA ▫️Документируйте свою эстимацию: что учитывали, чего нет и почему Что НЕ стоит делать: ▫️Давать оценку, не прочитав задачу ▫️Согласовываться на словах, лучше фиксируйте эстимейт письменно ▫️Обещать закончить быстрее "на всякий случай" ▫️Игнорировать командные дедлайны и приоритеты 💬 Ваша эстимация это прогноз на основе текущей информации. И как любой прогноз, он может меняться.

Как сделать автотесты стабильнее, когда проблема не в коде теста? Автотесты могут падать из-за внешних факторов: сервер ещё не готов, данные недоступны, приложение показывает неожиданный баннер или получает другой ответ от API. На открытом уроке «Автоматизация управления трафиком с mitmproxy» разберём, как управлять сетевым взаимодействием и использовать это для создания более надёжных автотестов. Вы узнаете: 💚 как перехватывать и изменять запросы мобильного приложения; 💚как подключать mitmproxy к автотестам на Java; 💚 как работать с эмуляторами и тестовой инфраструктурой в Docker; 💚 как снизить зависимость тестов от внешних систем. Разберём практические сценарии, которые помогут сделать автотесты более стабильными, гибкими и воспроизводимыми. 📌 22 сентября в 20:00 МСК 🎓 Открытый урок в преддверии старта курса «Автоматизатор тестирования на Java. Продвинутый уровень» ➡ Регистрация: https://vk.cc/d1Ngff Реклама. ООО «Отус онлайн-образование», ОГРН 1177746618576, www.otus.ru