Я управляю тестированием ИИ-моделей 4 года. Что я понял за это время?
Привет!Меня зовут Валентин, я — руководитель направления тестирования моделей машинного обучения в Альфа-Банке. Моя команда занимается тестированием ML-моделей и модельных сервисов для наших клиентов уже более четырех лет, и более трех из них я погружен в наши процессы QA.Я попал в Альфу через проект компании KTS, над которым работал раньше, и первое время занимался ручным тестированием. За несколько лет прошел путь от линейного тестировщика до руководителя команды из 8 человек, и в этой статье рассказываю о своем опыте и делюсь советами, которые дал бы самому себе несколько лет назад.
Как вырастить QA-команду, которая не боится будущего
TL;DRПо мере развития сферы разработки и тестирования ПО QA-команды переходят от реактивного тестирования к роли стратегических катализаторов качества, формирующих его на всех этапах — от начального планирования до релиза.Чтобы стать стратегическими катализаторами качества, QA-специалисты должны не только свободно ориентироваться в технических аспектах и уделять внимание деталям, но и развивать продуктовое и бизнес-мышление, эффективно взаимодействовать с другими командами и постоянно учиться.Структурные стратегии, позволяющие командам становиться более гибкими и адаптивными, включают:
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
Революция в тестировании: от традиционного подхода к интеллектуальной эволюции
Всем Хабр! Меня зовут Константин Камнев, и я являюсь QA Lead в компании AXENIX.В этой статье мы поговорим о том, как тестирование программного обеспечения прошло долгий путь эволюции, начиная с простого поиска багов и ошибок в коде до современных интеллектуальных методов, которые делают этот процесс гораздо более сложным и многогранным.
