QA Engineer 2026: що вчити, щоб бути потрібним ринку 👇
#codica_articles
Поради й спостереження від нашого QA Engineer, Олексія.
Світ розробки змінюється швидше, ніж з’являються нові курси.
Тому сильний QA сьогодні – це не той, хто “знає теорію”, а той, хто постійно розширює інженерне мислення.
Ось що реально має значення у 2026 році – читайте у картках!
TikTok | Instagram | Telegram
#codica_articles
Поради й спостереження від нашого QA Engineer, Олексія.
Світ розробки змінюється швидше, ніж з’являються нові курси.
Тому сильний QA сьогодні – це не той, хто “знає теорію”, а той, хто постійно розширює інженерне мислення.
Ось що реально має значення у 2026 році – читайте у картках!
TikTok | Instagram | Telegram
🔥4
🧠 Урааа! Ваш улюблений квіз повертається!
👉 Цього разу ми занурюємось у світ LLM та AI tools.
Як граємо:
1️⃣ Пройди наш AI & Science Trivia квіз і спробуй вгадати правду серед фактів і фейлів
2️⃣ Обов’язково надішли другу, щоб перевірити, хто крутіший у AI-віданні
3️⃣ Потім звірте відповіді і дізнайтесь, хто з вас справжній гік
🔥 Маленький спойлер: AI не “думає” як людина – він передбачає слова за шаблонами, а не має власного досвіду. Тому навіть ChatGPT може вас здивувати!
Готові прокачати свій inner geek і змагатися з друзями? 👇
TikTok | Instagram | Telegram
👉 Цього разу ми занурюємось у світ LLM та AI tools.
Як граємо:
1️⃣ Пройди наш AI & Science Trivia квіз і спробуй вгадати правду серед фактів і фейлів
2️⃣ Обов’язково надішли другу, щоб перевірити, хто крутіший у AI-віданні
3️⃣ Потім звірте відповіді і дізнайтесь, хто з вас справжній гік
🔥 Маленький спойлер: AI не “думає” як людина – він передбачає слова за шаблонами, а не має власного досвіду. Тому навіть ChatGPT може вас здивувати!
Готові прокачати свій inner geek і змагатися з друзями? 👇
TikTok | Instagram | Telegram
🔥2
Яка технологія лежить в основі більшості сучасних чат-ботів і голосових помічників?
Anonymous Quiz
8%
Rule-based AI
23%
Machine Learning
8%
Deep Fake Networks
63%
Large Language Models
Для чого в реальних LLM-системах найчастіше використовують embeddings?
Anonymous Quiz
6%
Для генерації тексту замість LLM
19%
Для зменшення споживання памʼяті
55%
Для семантичного пошуку і retrieval релевантного контенту
19%
Для fine-tuning без датасету
Що таке hallucination у контексті LLM?
Anonymous Quiz
77%
Вигадана, але правдоподібна відповідь без опори на дані
10%
Помилка у граматиці відповіді
6%
Збій при завантаженні моделі
6%
Переклад тексту з помилками
У чому ключова різниця між fine-tuning і RAG?
Anonymous Quiz
4%
Fine-tuning працює лише з кодом
11%
RAG змінює ваги моделі
15%
Обидва підходи — це одне й те саме
70%
Fine-tuning змінює модель, RAG підтягує зовнішній контекст
Що найчастіше є головною причиною поганої якості відповідей у RAG-системах?
Anonymous Quiz
21%
Замалий розмір LLM
62%
Низька якість retrieval / неправильний чанкінг
0%
Відсутність GPU
17%
Помилки у токенізації
Який параметр найбільше впливає на “креативність” відповідей LLM?
Anonymous Quiz
53%
Temperature
22%
Context window
9%
Top-K
16%
Max tokens
Що означає поняття “context window” у LLM?
Anonymous Quiz
11%
Кількість активних користувачів
13%
Обсяг оперативної памʼяті сервера
66%
Максимальну кількість токенів, які модель враховує в одному запиті
11%
Розмір embedding-вектора