В поисках площадок для практики в программировании? Вот список вебсайтов, которые помогут вам улучшить свои навыки, подготовиться к техническим собеседованиям и стать еще лучше!

▫️LeetCode
LeetCode предлагает широкий спектр задач по программированию, охватывающих такие области, как алгоритмы, базы данных и другие. Отличный ресурс для подготовки к техническим собеседованиям благодаря разнообразным задачам.

▫️HackerRank
На HackerRank вы найдете разнообразные задачи по программированию, созданные сообществом. Платформа позволяет сравнивать свои решения с решениями других пользователей, что помогает учиться на примерах.

▫️Codewars
Codewars идеально подходит для начинающих программистов. Платформа предлагает небольшие задачи, которые помогают постепенно развивать навыки программирования.

▫️TopCoder
Один из старейших сообществ по конкурентному программированию. TopCoder регулярно проводит конкурсы по разработке программного обеспечения и дизайну, что делает его отличной платформой для тех, кто хочет соревноваться и улучшать свои навыки.

▫️Codecademy
Codecademy предлагает интерактивные курсы и упражнения по программированию для начинающих и программистов среднего уровня. Платформа помогает изучать новые языки и технологии с нуля.

С понедельником!

Нашли интересный сайт для обучения SQL — SQL Noir — Detective SQL Game.

Этот проект представляет собой интерактивную обучающую платформу в жанре детектива, ориентированную на развитие навыков работы с базами данных. Пользователю предоставляется набор данных и краткое описание (*бриф*), в котором изложен контекст задачи, цель расследования и критерии поиска информации.

На платформе представлено шесть кейсов, каждый из которых включает полноценную базу данных с продуманной структурой. Первые задания относительно просты и интуитивно понятны, однако по мере прохождения сложность возрастает — от базовых запросов SELECT до использования JOIN и подзапросов. Таким образом, проект предоставляет эффективный и увлекательный способ практиковаться в SQL и совершенствовать аналитическое мышление в оригинальной нуарной атмосфере.

Ресурс доступен бесплатно, что делает его особенно привлекательным для студентов, аналитиков и специалистов, желающих повысить квалификацию.

Вот ссылка: https://www.sqlnoir.com

Git можно изучать не только по документации и учебникам, но и в игровом формате. Такие ресурсы помогают отрабатывать команды и процессы в интерактивной и наглядной форме.

1. Игры для практики Git-команд

▪️Oh My Git! — настольная и компьютерная игра с Git-картами.
https://ohmygit.org

▪️Git Game — консольная игра с заданиями на использование Git-команд.
https://github.com/git-game/git-game

▪️Git-It — упражнения на клонирование, push/pull и работу с GitHub.
https://github.com/jlord/git-it-electron

2. Интерактивные тренажёры

▪️Learn Git Branching — визуальный тренажёр для работы с branch, merge и rebase.
https://learngitbranching.js.org/

▪️Visualizing Git — симулятор Git-команд в реальном времени.
https://git-school.github.io/visualizing-git/

3. Практика с GitHub

▪️GitHub Skills — официальные мини-курсы от GitHub с практическими заданиями.
https://skills.github.com/

Эти ресурсы помогут прокачать навыки работы с Git и GitHub в более увлекательной и наглядной форме.

❓Вопросы работодателю на собеседовании, шпаргалка для QA-инженера

Сильные кандидаты не только отвечают, но и задают вопросы. Этот список поможет быстро понять продукт, процессы и ожидания от роли. Сохраните и возьмите с собой на следующее интервью.

▫️Про продукт и пользователей
- Кто ключевые пользователи продукта и их главные сценарии?
- Какие метрики продукта сейчас важнее всего (активация, ретеншн, конверсия)?
- Как принимаются решения о фичах: на основе данных, исследований, запросов клиентов?

▫️Про процессы разработки и тестирования
- Какой процесс разработки (Scrum/Kanban/гибрид)? Длина спринта?
- Когда и как QA подключается к задаче: на этапе требований, дизайна, планирования?
- Есть ли Definition of Ready/Done для задач и багов?

▫️Про качество и метрики
- Какие метрики качества вы отслеживаете (defect leakage, escape rate, MTTR, флейки, покрытие)?
- Есть ли цель по снижению багов на проде и как её измеряете?
- Как анализируете регрессии и инциденты (post-mortems, RCA)?

▫️Про релизы и окружения
- Как часто релизитесь и есть ли релизный календарь?
- Сколько стендов (dev/test/stage/prod) и насколько они похожи на prod?
- Кто и как может откатить релиз? Есть ли фича-флаги/канареечные выкладки?

▫️Про автоматизацию и инструменты
- Где проходит граница между ручным и авто-тестированием?
- Какие стеки используете (Selenium/Playwright/Appium, CI/CD, отчётность, мониторинг)?
- Что считается «готовой» автотестовой задачей (стандарты, ревью, покрытие)?

▫️Про баги и приоритизацию
- Как приоритизируете дефекты (S1–S4/P0–P3)? Кто финально решает «критичность»?
- Как быстро исправляются S1/S2? Есть ли SLA/OLA по реакциям?
- Как боретесь с флейками и «битой» регрессией?

▫️Про роль, ожидания и рост
- Как выглядит успех на 30/60/90 дней для этой роли?
- С чем я приду в первый спринт? Какие 2–3 приоритеты?
- Есть ли менторство, бюджет на обучение/сертификации, путь роста (IC/Lead)?

▫️Про команду и культуру
- Как устроено взаимодействие QA с продактом, дизайном, бэком/фронтом, DevOps?
- Как дают обратную связь и как часто проходят 1:1?
- Как команда относится к долгам: техдолг, тестдолг, документация?

▫️Про оффер и условия (уместно на финальном этапе)
- Смена формата работы (офис/гибрид/удалёнка), график, овертаймы и компенсация за них.
- Испытательный срок, грейд/вилка, бонусы, ДМС/оборудование.
- Процесс онбординга и кто будет моим «buddy» в первые недели.

🚩 Красные флаги
- Нет тестовых окружений, релизы «по ночам», откаты «вручную».
- Отсутствие метрик качества и пост-мортемов («просто чиним»).
- QA подключается только «в конце», нет времени на регрессию.
- «Автотесты есть», но никто не может показать отчёты/стабильность.

🍭 Мини-скрипт в конце интервью
«Спасибо за ваше время. Есть ли что-то в моём фоне, что вызывает сомнения? Я буду рад прояснить сейчас».
Если ответ "да", то вы получили шанс закрыть гештальт сразу. Если "нет", то мягко уточните следующие шаги и сроки обратной связи.

Источник: Владлен Цыганенко

ИИ для тестировщика: инструменты, которые уже меняют профессию

ИИ уже генерирует тест-кейсы, создаёт тестовые данные и помогает писать автотесты. Но какие инструменты действительно экономят время QA-инженера, а какие пока остаются скорее маркетингом?

2 сентября в 20:00 МСК на открытом вебинаре OTUS вместе с Татьяной Березенцевой разберём, как использовать ИИ в ручном и автоматизированном тестировании и какие задачи уже сегодня можно передать AI-ассистентам.

На практике рассмотрим:
— генерацию тест-кейсов и тестовых данных;
— помощь ИИ при написании автотестов;
— сценарии, где AI действительно ускоряет работу тестировщика;
— возможности Testim, Mabl и GitHub Copilot;
— навыки, которые становятся особенно важными для QA-инженера в эпоху ИИ.

После вебинара вы поймёте, какие AI-инструменты стоит включить в свой рабочий процесс, увидите реальные сценарии их применения и сможете использовать ИИ для ускорения рутинных задач в тестировании.

Урок проходит в преддверии старта курса «Автоматизатор тестирования на JavaScript».

👉 Регистрируйтесь: https://vk.cc/d13Wn6

Реклама. ООО «Отус онлайн-образование», ОГРН 1177746618576