#стажировка_qa_studio

Недавно мы провели первую стажировку для компании alnair.ae — крупного игрока на рынке недвижимости ОАЭ. Из непривычного — сочетание ооочень обширного функционала с почти полным отсутствием документации на проекте. Видимо, разработчики отлично умеют в коммуникацию :)

🟢Команда
Как обычно — семь джунов на фулл-тайм + тимлид и тест-менеджер с нашей стороны

🟢Инструменты
В качестве канбан-доски использовали Buildin, а для чек-листов — Miro

🟢Самый смешной момент
Очень приятные, легкие ребята пришли на стажировку, в чате помимо обсуждения багов было много шуток, например, креативные отчеты по вечерам (на скрине)

🟢Самый неприятный момент
Отсутствие документации — легко потеряться и «поплыть» в таком обилии функционала. Плюс разница в часовых поясах с некоторыми разработчиками — ответы на наши вопросы приходили с задержкой в пару часов. Много правок параллельно с тестированием 🪲

🟢Любимый баг
Баг, который оказался фичей — работа раздела «Избранное». То, что ты добавил в избранное в Дубае, не видно, когда ты переключил, например, на Пхукет, но количество в избранном остаётся! Видишь, что у тебя там 5 квартир, а на деле — пусто. Долго ломали голову, что это за логика такая 💡

#обучение_qa_studio

Нейросети — главный тренд в ближайшие годы

Нет, chatGPT не заменит работу тестировщика, но специалисты, которые умеют их применять, ценятся выше

Мы в QA Studio начали присматриваться к нейросетям больше 2 лет назад — создали общий телеграм-чат, где можно задать вопрос боту, который перенаправляет его в платный API GPT

Я специально отмотал чатик и нашёл первое сообщение в апреле 2023 года — и тогда он сразу сломался 🤌

Почему мы выбрали именно общий чат?
— Только спустя время я оценил плюсы этого решения. Все эти два года я наблюдал, какие вопросы можно задавать в GPT, как ученики и действующие тестировщики его используют и как эволюционирует точность и подробности ответа. Это сильно развивает насмотренность всех участников чата и понимание, на что способны нейросети (нет, они не глупые, важно правильно задать вопрос)

За два года мы сильно прокачали работу с нейросетью на курсе: наш бот научился принимать картинки, в чатах комьюнити он присылает саммари переписки за прошлый день, а в десятке домашних заданий мы показываем конкретные примеры — как можно в этой задаче применить нейросеть, чтобы ускорить её решение или быстрее разобраться, почему получаешь ошибку при установке Python

Сейчас, в среднем, уходит 5000 запросов в месяц через наш чатик с GPT 👍

Большая этическая проблема — сохранить ту грань, где, с одной стороны, нейросеть будет помощником для начинающих инженеров, а не инструментом по механическому выполнению домашек (зачем думать, когда можно спросить GPT) 👌

А, с другой стороны, индустрия идёт вперёд, и чтобы быть конкурентноспособными в текущих реалиях, уметь применять нейросети — это уже база

Сегодня, кстати, мы обновили под капотом платную API с 01-mini на o4-mini — обещают ответы ещё быстрее и лучше 🧡

А какую нейросеть вы используете в своей работе?

Мы знаем, что решиться на серьёзные изменения в карьере — непросто 👌

Поэтому спросили наших менторов, какие сложности были в начале пути, почему они выбрали именно тестирование и что мотивировало не сдаваться ✅

⚡️ Служба заботы | Зарплаты в QA