Как жить QA в 2026 году?

Коллеги из Авито исследуют этот вопрос с научным подходом в своём подкасте «Не воспроизводится».

В выпусках они уже разобрали:
— чем сегодня QA отличаются от разработчиков;
— может ли ИИ полностью заменить тестировщиков;
— когда нужна автоматизация, а когда всё-таки удобнее ручные тесты, и многое другое.

🎧 Слушать подкаст:
— Яндекс Музыка
— YouTube
— Любимый стриминг

⚡️ А ещё коллеги провели исследование рынка QA. Спросили 800 инженеров о главных вопросах и болях мира тестирования сейчас. Более полного и актуального среза рынка точно ещё не было. Его результаты и выпуски подкаста — по ссылке.

⚡️Нет понимания как начать сильную карьеру в айти?

На самом деле его нет у большинства соискателей, но среди них можно выделиться, если знать какие специалисты сейчас востребованы и какими навыками они должны обладать!

Заходите на бесплатный эфир, где расскажут, как стать профессиональным дата-саентистом и иметь возможность выбирать офферы в 2026 году.

Ведёт Мария Жарова — ML Engineer в Wildberries, до этого Альфа и Сбер, плюс преподаёт DS в ВШЭ и МИФИ.

Что обещают разобрать:
🔶Что реально смотрят в DS-вакансиях, а что просто написано «на всякий случай»
🔶Как проходить отбор без коммерческого ML опыта
🔶Какие pet-projects нормально выглядят в 2026, а какие уже как Titanic в портфолио
🔶В прямом эфире соберут churn prediction кейс — ноутбук можно будет забрать себе
🔶Ну и зарплатные вилки junior / middle / senior тоже обсудят

Мероприятия несет в себе реально прикладные знания, а всем зарегистрировавшимся дадут памятку компетенций DS от 📉📉📉📉📉📉— что реально стоит учить под первый оффер, а что пока можно не трогать.

Эфир стартует уже совсем скоро

📈 Зарегистрироваться бесплатно

На фоне новостей про блокировку Python хочу обсудить интересную тему 😈

«С какими сложностями я сталкивался во время обучения автоматизации?»

Напомню, что мой стаж работы QA Auto более 10 лет. Знакомство с программированием у меня началось с Java. Далее я работал на разных проектах, писал на Go, JavaScript, последние 5 лет - на Python. В общем, опыт работы с языками программирования у меня большой!)

Когда я только начинал изучать автоматизацию, мне казалось, что самое сложное — выучить язык программирования и научиться писать автотесты. На практике всё оказалось немного иначе…

1️⃣ Первая сложность — программирование
Даже базовые конструкции сначала вызывали у меня вопросы. Циклы, условия, функции, работа с объектами — всё это казалось отдельным миром. Особенно тяжело было не просто читать код, а писать его самостоятельно.
Что мне помогло:
— ежедневно писать небольшие задачи;
— разбирать чужой код;
— не пытаться сразу изучить всё, а двигаться от простого к сложному.

2️⃣ Вторая сложность — понимание архитектуры автотестов
Написать один тест не так сложно, как понять и организовать проект так, чтобы через месяц, годы его можно было поддерживать и развивать.
Что мне помогло:
— изучение паттернов вроде Page Object;
— просмотр обучающих роликов по программированию;
— регулярный рефакторинг собственного кода.

3️⃣ Третья сложность — большое количество инструментов
Казалось, что нужно знать абсолютно всё сразу: Selenium, Playwright, CI/CD, Git, отчёты, API-тестирование, базы данных. На самом деле нет.
Лучше:
— сосредоточиться на одном стеке;
— изучать инструменты по мере необходимости;
— не сравнивать свой прогресс с более опытными специалистами.

4️⃣ Четвёртая сложность — нестабильные тесты
Один из самых неприятных моментов для новичка, когда тест проходит локально, но падает на CI. Или проходит 9 раз из 10. Со временем приходит понимание, что большая часть работы автоматизатора — не написать тест, а сделать его надёжным.
Что мне помогло:
— изучение ожиданий и синхронизации;
— работа с логами и отчётами;
— поиск первопричины, а не временных решений.

Небольшой совет от меня: когда я изучал автотестирование, информации в свободном доступе было гораздо меньше. Сейчас у вас столько возможностей: много видеороликов, статей, каналов, разных чатов, в которых сидят тестировщики и делятся своим опытом. Я считаю реально важным проходить этот путь не в одиночку, а иметь ментора или хотя бы бадди, с которым вы вдвоем осваиваете автотетирование. У меня таким был товарищ. Если я что-то не понимал, он объяснял мне, если он, я — ему) Так мы прошли этот путь вместе и это было намного проще!)

Ну и еще пару советов:
🟡Не пытайтесь охватить всё сразу. Лучше уверенно знать один инструмент, чем поверхностно пять.
🟡Практикуйтесь и пишите код каждый день. Даже 30 минут практики полезнее нескольких часов теории раз в неделю.
🟡Не бойтесь переделывать свои проекты.

Если пост был полезен, буду рад реакции 👍

📄 Почему тестировщик должен регулярно обновлять резюме, даже если не ищет работу?

Расскажу вам интересную историю, которая произошла со мной в начале моей карьеры!) Я работал в компании 2 года, ничего не предвещало беды, но как-то утром я проснулся и увидел сообщение о том, что меня уволили, вот так, одним днем (точнее, ночью😁). И дело было не в качестве моей работы, сократили почти весь IT-отдел, оставив только самых основных сотрудников… Оказалось, что у компании ушли несколько крупных спонсоров и урезали финансирование. Почему нас не предупредили об увольнении заранее? Переживали, что кто-то из сотрудников обидится и испортит/удалит важные данные и инструменты. Но суть истории даже не в этом, а в том, что у меня было состояние, как будто меня застали врасплох! Я даже не знал, с чего начать… В голове была каша: «Где искать работу? Надо составить резюме. Но лучше перед этим изучить рынок…» Именно тогда я понял, что нужно постоянно обновлять и поддерживать свое резюме, даже если ты не в поиске работы.

Многие QA-инженеры вспоминают о резюме только тогда, когда решают сменить компанию. И в этот момент оказывается, что последний раз документ обновлялся два года назад, половина проектов уже забылась, а достижения приходится восстанавливать по памяти.
Поддерживать резюме в актуальном состоянии стоит постоянно и это очень удобно!)

1️⃣ Вы не забудете свои достижения
Со временем детали стираются. Какие задачи автоматизировали? Какие метрики улучшили? Какой стек использовали на проекте? Если фиксировать это сразу, резюме станет намного сильнее и конкретнее.

2️⃣ Резюме помогает видеть собственный прогресс
Когда раз в несколько месяцев добавляешь новые навыки, инструменты и проекты, становится видно, насколько вырос профессионально. Это отличный способ оценить свое развитие объективно.

3️⃣ В резюме будут отражены ваши реальные навыки
Технологии меняются, проекты заканчиваются, а некоторые знания постепенно теряют актуальность. Часто в резюме годами остаются инструменты, которыми человек давно не пользуется, и наоборот — не появляются новые компетенции, ставшие частью ежедневной работы. Регулярное обновление помогает держать резюме честным и актуальным отражением профессионального опыта.

4️⃣ Неожиданные предложения случаются чаще, чем кажется
Рекрутер может написать сегодня, завтра бывший коллега позовет в команду или появится интересная вакансия. Гораздо приятнее отправить готовое резюме за 5 минут, чем срочно собирать его ночью перед собеседованием.

5️⃣ Это инструмент карьерного планирования
Посмотрев на свое резюме, легко понять, каких навыков не хватает для следующего грейда. Иногда документ сам показывает точки роста лучше любого карьерного плана.

6️⃣ Обновленное резюме снижает стресс
Поиск работы и так достаточно напряженный процесс. Если резюме уже готово, остается сосредоточиться на подготовке к интервью, а не вспоминать все проекты за последние несколько лет.

Если было полезно, ставь реакцию 👇