ИИ убивает классические интервью — и это хорошо
Наняли нового бекендера, подозрительно блестяще отвечавшего на вопросы. Офисная кухня через месяц.
ИИ для QA: реальный опыт автоматизации анализа результатов автотестов
Анализ результатов автоматизированного тестирования — это очень важная и в то же время непростая часть тестирования. В любой момент у нас должна быть возможность оценить состояние продукта по результатам автотестов, сказал Марош Кутши на конференции QA Challenge Accepted. Он рассказал, как искусственный интеллект помогает экономить время на анализе, снижать количество человеческих ошибок и сосредотачиваться на новых сбоях.Кутши рассказал, что его QA-команда сталкивалась с трудностями при анализе результатов автотестов и искала способ избавиться от человеческих ошибок:
Может ли разработчик с большим стажем но без QA бэкграунда стать хорошим Quality Assurance инженером?
В современной разработке программного обеспечения роли четко распределены: разработчики пишут код, системные аналитики формируют требования, а QA‑инженеры обеспечивают качество. Но что происходит, когда компания решает нарушить это равновесие и нанять опытных разработчиков без QA бэкграунда в отдел тестирования? Наш опыт показал, что это может привести к неожиданным результатам.Исходная ситуация в компании
