NoBugs

Как тестировать распределённые системы на собеседовании QA Auto (в тексте - выжимка, 🦻в комментариях в аудио - разбор, как нужно было ответить) На собеседованиях автоматизаторов всё чаще дают не только задачи на код, но и архитектурные схемы, которые ставят в ступор даже самых подготовленных кандидатов. Выше пример задачи из компании-мечты многих QA Auto. Показали базу данных, API-контракт и полный пользовательский сценарий, а затем спросили: «Как вы будете тестировать такую систему?» Распределённая система - это система из нескольких независимых сервисов, которые взаимодействуют по сети и вместе выполняют один бизнес-процесс. Например, при оформлении заказа один сервис создаёт заказ, другой резервирует товар, третий проводит оплату, а ещё один отправляет уведомление. Главная сложность в том, что любой компонент может отказать отдельно. Заказ уже создался, товар зарезервировался, но платёжный сервис не ответил. Поэтому проверки «отправили запрос и получили 200» здесь недостаточно. Первое, на что стоит обратить внимание - Idempotency-Key. Он нужен, чтобы повторный запрос не создал второй заказ, повторное списание или ещё один резерв товара. QA должен проверить, что несколько одинаковых запросов с одним ключом приводят только к одной бизнес-операции. Следующий важный паттерн - Saga. Она управляет последовательностью действий между сервисами. Если оплата не прошла, система должна снять резерв товара и отменить заказ. Если деньги уже списали, но следующий шаг завершился ошибкой, должна выполниться компенсация - например, возврат денег. Важно проверить ошибку на каждом шаге, порядок компенсаций и ситуацию, когда сама компенсация тоже не сработала. Transactional Outbox решает проблему между базой данных и Kafka. Без него может произойти ситуация, когда данные в базе уже изменились, а событие в Kafka не отправилось. Поэтому бизнес-изменение и событие сначала сохраняются в одной транзакции базы данных, а затем отдельный процесс публикует событие в Kafka. Здесь нужно проверять падение Kafka, базы данных и publisher, а также доставку события после восстановления системы. Ещё один паттерн - Circuit Breaker. Он защищает систему от постоянных запросов к недоступному внешнему сервису. Например, если платёжный провайдер не работает, Circuit Breaker временно перестаёт отправлять ему запросы. QA должен проверить переходы между состояниями CLOSED, OPEN и HALF_OPEN, быстрый отказ без долгого ожидания и восстановление работы после возвращения сервиса. Также важно помнить, что Kafka может доставить одно сообщение повторно. Поэтому consumers должны быть идемпотентными: повторное событие не должно приводить ко второму списанию денег или повторному изменению остатков. Кроме того, данные в распределённой системе обновляются не одновременно. Сначала заказ может находиться в статусе PROCESSING, а спустя некоторое время перейти в COMPLETED. Поэтому нужно проверять промежуточные состояния, итоговую согласованность данных (паттерн Evential Consistency) и отсутствие зависших операций. Сильный QA Auto на таком собеседовании объяснит: какой паттерн используется, какую проблему он решает, где система может сломаться и как проверить её восстановление без потери данных и двойных операций. Пишите в комментариях, сколько из обсужденных паттернов распределенных систем вы знали и какие темы еще хотите обсудить. 👉 Если вы хотите познакомиться со всеми паттернами распределенных систем и научиться тестировать аналоги Netflix/Reddit/Revolut - приходите на Senior SDET.

Как и куда релоцироваться, если ты QA Automation Engineer или SDET? В этом видео ты найдешь ответы на вопросы: • Какие основные типы трудоустройства зарубежом существуют? • Чего стоит компании организовать fulltime или B2B трудоустройство? • Какие существуют конфигурации с точки зрения места жизни и места заработка денег? • Какой реалистичный максимум заработка зарубежом и почему? • Какие направления популярны для релокации? 👉🏽 СМОТРЕТЬ Если вам интересны видео разборы на другие темы - напишите их в комментариях

🔍 Какие самые частые причины отказов, когда вроде всё прошло хорошо, а оффера всё равно нет? (в тексте саммари, в аудио - детали🦻) Сначала важный контекст: мало вакансий, высокая конкуренция. Логично, что условия прохождения становятся жёстче. Когда много кандидатов, лайвкодинг и теорию уже недостаточно просто «пройти» - начинают смотреть на другие аспекты. Это реальные кейсы. Именно поэтому эта информация ценна - она буквально «с полей». 1. Поверхностные решения Лайвкодинг как-то написан - неважно, самостоятельно или нет, - но нет глубокого понимания, как это работает. Либо понимание есть, но человек не может объяснить. Как это проверяют? Берут случайную строку кода и спрашивают: что выведется в дебаге на первой, второй, третьей итерации? Сначала отвечаете вы, потом запускают и сверяют. Попали - оффер всё ещё не гарантирован. Не попали - скорее всего, оффера уже не будет. Дальше могут попросить подробно разобрать решение: объяснить логику, оценить сложность по времени и памяти. Если человек не может - закономерный вопрос: как это было решено? Отдельный момент: многие пишут решение буквально как первая выдача ChatGPT. Интервьюеру это проверить несложно. Бывают даже кейсы, когда человека подозревают просто потому, что он использует название известной задачи - например, Two Sum. Хотя для людей, решивших много задач, это абсолютно естественно. 2. Отказы из-за конкуренции по релевантности опыта Сейчас даже сильные сеньоры получают отказы после хороших собеседований. Причина - неидеальный матч по прошлому опыту. Особенно это заметно в доменных областях вроде финтеха. Например, если команда работает с конвертацией валют, они могут искать человека, у которого уже был именно такой опыт (в конвертации валют). Из-за высокой конкуренции такие кандидаты находятся - и их выбирают. Ещё часто дают задачи, которые недавно реально решались на проекте, и ожидают решение «здесь и сейчас». То, над чем команда думала в спокойной обстановке, кандидат должен воспроизвести один, под стрессом, на собеседовании. 3. Кандидат сам начал тему - и не смог её раскрыть Кандидат в питчинге упоминает какую-то технологию или практику, задаёт направление разговора - а потом не отвечает на углубляющие вопросы. Был кейс: человек упомянул TDD. Следующий вопрос: «А как именно вы это делали технически?» И ответа уже не было - просто растерялся. Тогда возникает вопрос: зачем вообще было это поднимать? 4. Пространные высокоуровневые ответы Я уже много раз об этом говорила, но проблема остаётся одной из самых частых. Даже если человек знает, что так отвечать не надо, научиться говорить коротко, ёмко, технически и по делу - отдельный навык. Без «ну», «как бы», лишних заходов, отсутствия структуры и высокоуровневых фраз и воды. Были кейсы, когда на исправление ушли месяцы и десятки собеседований. Интересно, что в спокойной обстановке люди часто отвечают намного лучше. Видимо, стресс на собеседовании сильно влияет. Но результат один: это работает против кандидата. Обычно в таких собеседованиях создается эффект, что как не переформулируй вопрос, кандидат все равно умудряется «залить водой», что еще больше раздражает и фрустрирует интервьюера. 5. Не матч по вайбу Причём обычно речь об одном и том же: кандидат выглядит либо высокомерным, либо слишком отстранённым - как будто ему всё равно. Чаще всего это не намеренная презентация, а неосознанный способ презентации себя в мир, которая некорректно считывается окружающими. Можно было бы сказать, что это проблема интервьюера, но нет - это проблема кандидата и ему ее решать, иначе будут отказы на отказе. Интересное наблюдение: часто у девушек выше конверсия именно за счёт подачи - структурности, вовлечённости, аккуратной презентации себя. Это создаёт ощущение ответственности и включённости. У мужчин же иногда возникает обратный эффект: спокойная подача читается как безразличие. Собеседующие, в первую очередь, люди, поэтому так важно создать человеческий коннект. Сталкивались ли вы с такими причинами отказов на текущем рынке?

Как свести работу на одном B2B проекте до 2х часов с ИИ-агентом, когда у тебя 2-3 B2B проекта c суммарным доходом 18к$. Кейс разбора ежедневной регресии. (в тексте саммари, в аудио 🦻детали) Сегодня поговорим о том, как работают ребята, у которых одновременно несколько B2B-проектов, и как можно использовать AI в работе - особенно если ваша цель не просто карьера, а выход в high-level B2B без потолка по доходу. В этом случае самый эффективный способ - диверсификация проектов и максимальная автоматизации с ИИ. Когда я говорю “несколько проектов”, чаще всего речь идет о зарплатах в районе 6-7 тысяч долларов с одного проекта. Два проекта - это уже 12-14 тысяч долларов в месяц. Три проекта - около 18 тысяч. Максимум, что я встречала - пять проектов одновременно. Возможно ли это на фуллтайме? В целом - да. Но в Европе это чаще всего уже нелегальная история, во многих других странах тоже. Здесь каждый решает сам. Самый безопасный вариант - B2B. Плюс такой формат позволяет выбрать страну с низкими налогами: условные 0% в Эмиратах или 1% в Грузии и Армении. В результате большая часть дохода остается на руках. И вот здесь возникает главный вопрос: как автоматизировать свою работу. Потому что никому не хочется класть всю жизнь на работу. Хочется вести два-три проекта и при этом жить. И здесь как раз приходит AI. Как правило, люди с несколькими проектами - это те, кто активно внедряет AI и старается сократить свое реальное участие в проекте до 2-3 часов в день. И да - это абсолютно реально. Сегодня разберем один из таких кейсов: автоматизация разбора регрессии. На B2B-проектах заказчикам важен не столько глубокий QA, сколько понятный и качественный репорт. Особенно если речь про США, где находится основной поток денег. Поэтому почти всегда есть требование: регрессия должна проходить ежедневно. Обычно это nightly regression или регрессия на pull request. Но так как речь чаще идет о больших legacy-проектах, чаще всего используется именно ночная регрессия. И значительная часть работы QA Automation Engineer - это разбор падений. Как удалось делегировать разбор ИИ: Система построена как полуавтоматическая модель поддержки автотестов и разбора регрессии через AI-агентов. QA больше не тратит часы на ручной triage — вместо этого он запускает агента командой вроде «собери отчет по dashboard за сегодня». Агент идет в тулу P, выгружает падения по нужному окружению, группирует одинаковые ошибки и выделяет уникальные причины проблем. После этого AI автоматически анализирует логи, Jira, Confluence, GitLab, Swagger и базу данных, чтобы понять источник проблемы. На основе анализа агент классифицирует падения: где проблема теста, где баг продукта, а где инфраструктурная проблема или внешний фактор. Затем AI сортирует проблемы по сложности исправления и строит очередь фиксов. QA уже не расследует каждую ошибку вручную, а только быстро проверяет выводы AI и при необходимости дает дополнительный контекст. После подтверждения triage агент начинает самостоятельно чинить тесты. Он изучает код, проверяет последние изменения в GitLab, сравнивает поведение системы с контрактами и документацией, после чего вносит изменения и автоматически прогоняет тесты. Если агент начинает слишком долго дебажить или бессмысленно перебирать варианты, QA вмешивается и останавливает процесс. Когда фиксы завершены, AI формирует итоговый отчет и отдельный AI-агент делает независимый double-check: проверяет, что не была сломана логика тестов и не появился лишний код. После этого AI автоматически готовит commit, pull request и сообщения разработчикам с логами и описанием проблем. В итоге triage, поддержка регрессии, фиксы и коммуникация делегируются AI, а QA выступает как инженер-контролер, принимающий финальные решения. Главный сдвиг рынка в том, что специалисты используют AI не как помощника, а как полноценного исполнителя процессов. Именно это позволяет сокращать рутину, вести несколько проектов одновременно и перестраивать работу вокруг контроля и принятия решений, а не бесконечной операционки. Полную схему работы AI-агента оставлю в комментариях. 👇

🔄Апдейт по рынку QA Auto в 2026 году: в РФ и зарубежом - актуальные вилки и стек (🦻 в аудио — детали, в тексте — короткая выжимка) Мы с вами давно не слышались, поэтому хочу коротко рассказать, что сейчас происходит на рынке в 2026 году. Все, о чем пишу ниже — не ощущения и не чьи-то мнения, а выводы по реальным кейсам. У нас одновременно проходит собеседования большое количество людей, поэтому картинка складывается достаточно объективная, особенно если смотреть на верх рынка — на максимальные вилки. Сейчас есть четкое разделение на два разных мира: РФ и зарубеж. 🇷🇺 Начнем с РФ Главное изменение — это проверки. Еще буквально несколько месяцев назад многие компании вообще не проверяли опыт. Сейчас — проверяют почти все. Причем не формально, а детально: сроки, позиции, соответствие ролей. Даже расхождения в несколько месяцев могут стать проблемой. Из-за этого сильно усложнился вход для тех, у кого нет официального опыта или он оформлен через ИП/самозанятость. Если раньше это можно было объяснить, сейчас все чаще на это просто не идут. Второй момент — вакансий стало меньше. И важно не количество на hh, а реальное число вакансий, по которым вообще происходит диалог. Их ощутимо меньше. Третий момент — снижение вилок. Если раньше реалистичный максимум был около 450 тысяч на руки, то сейчас это ближе к 400, и даже их нужно искать дольше. Если раньше это был срок до месяца, сейчас — 1–2 месяца, потому что таких вакансий буквально единицы. Еще одно изменение — исчезают “чиловые” проекты. Там, где раньше можно было спокойно работать, сейчас появляются KPI, контроль эффективности и сокращения. В целом рынок становится жестче. И отдельно — инфляция опыта. Если раньше на максимум можно было идти с 4 годами опыта, сейчас чаще требуется 5–7 лет. И это уже становится новым стандартом. 🌍Теперь про зарубеж И здесь самая интересная часть. Сейчас по факту трудоустроиться за рубеж легче, чем в РФ. Средняя вилка по кейсам — около 6000 долларов, есть кейсы выше. И это не разовые истории, а повторяющаяся практика. Собеседования при этом проще. Если в РФ дают задачи уровня FAANG даже на 400 тысяч, то за рубежом часто это базовые алгоритмы — условно “найди максимум в массиве”. Компании активно ищут сильных специалистов с хорошими хардами и высокой работоспособностью. Часто это команды с русскоязычным бэкграундом или фаундеры, которым важен именно такой профиль. Проверки опыта при этом значительно мягче. Максимум — могут позвонить предыдущему менеджеру. Никаких жестких СБ-процедур, как в РФ. Теперь немного про стеки. По РФ: Java — меньше конкуренции, выше шанс дойти до оффера (максимум 400к руб на руки, среднее достижимое 380к руб на руки) Python — больше конкуренции, сложнее дойти до собеседования (максимум 400к руб на руки, среднее достижимое 350к руб на руки) JS/TS — просто мало вакансий, но 350к руб на руки реально По зарубежу: Java — чаще выше вилки (6–7k+) Python — чаще до ~6k Go — мало вакансий, но кандидатов разбирают очень быстро примерно на 5000$ И важный момент — язык сам по себе уже не решает. Решает уровень инженера и способность отвечать по базовуму CS, алгоритмам и CI/CD. Если подводить итог. 1) В РФ рынок стал сложнее: меньше вакансий, ниже вилки, жестче проверки, выше требования. 2) За рубежом — наоборот: проще вход, выше вилки, мягче процессы. Интересно понять, совпадает ли это с вашим опытом? Напишите, что вы сейчас видите на рынке.

О чем хотите поговорить? 👀

🔥КАРТА ОФФЕРОВ ПО ВСЕМУ МИРУ Теперь результаты наших долгосрочных сотрудничеств с специалистами можно видеть на карте офферов. 👉 https://nobugs.me/ Горжусь, что самые высокие офферы на рынке случаются в NoBugs ⚡️

🔥 Средний оффер за январь 5400$. (🦻 в аудио — детали и живые истории, ниже — короткая выжимка) Всем привет! Давно было новостей, с 2 января нонстоп работаем, подготовили истории офферов. Коротко по кейсам и выводам 👇 • B2B без английского — оффер $5.5k Клиент уже работает на нескольких проектах, суммарно около $11k. Вывод: рост возможен даже без идеального английского. • Бразилия, Java — с $2k до $6600 (x3) Английский B2, было много страха. Вывод: оценка собеседующего может совершенно не совпадать с тем, что ты про себя думаешь. • Россия, «рынок мёртв» Полгода без оффера, через 2 недели — 410к ₽ на руки (x2) + премии в компании мечты. Вывод: рынок не мёртв, важно выйти на нужный сегмент. • Второй *стан, долгий путь 8 месяцев работы в программе, оффер $3000 (x2) и поиск следующего B2B. Вывод: системная работа даёт результат, даже если путь не быстрый. • Python без ТК-опыта Оффер 330k ₽ в крупную компанию. Вывод: отсутствие ТК — не приговор при реальных знаниях. • Эмираты, релокация с планом Б Оффер $6700 (x2), без подоходного налога. Вывод: гибкая стратегия работает лучше жёсткого плана. • Азербайджан, впервые ЗП была $2.5k, вакансия — на 7k+, кандидат испугался. Вывод: значительный рост всегда сопровождается страхами. • Польша, senior QA Сильные харды, проблемы с подачей. Финальный оффер — €4700 чистыми (x2). Вывод: иногда мешают не навыки, а коммуникация. • Бали, финтех, срочный отклик Удалёнка, оффер $7400 (x2) (190 ч). Вывод: хорошие вакансии не ждут. • Перу Рост с ~$2000 до $7100 (190 ч), контракт с международной сетью отелей. Вывод: география больше не ограничение. • РФ → релокация После жёсткого фидбэка оффер $7300 (190 ч) (x2.5). Вывод: честный разбор ошибок может решить исход собеседования. • Разработчик → QA Зарубежный оффер $4000 (x1.8). Вывод: переход возможен через дисциплину и корректную подготовку. --- Итог. Январь получился очень активным. И это не случайность, а результат системной работы: стратегия, моки, корректировка ответов и фокус на слабые места. 🦻 В аудио подробно рассказываю, как именно мы к этим офферам пришли — с нюансами, ошибками и решениями. Год только начался! 💪

🔥Тренды в QA Auto/SDET в 2026 году (в тексте - выжимка, в аудио - детали 🦻) Всем привет! Поздравляю всех с прошедшим Новым годом! Надеюсь, вы отдохнули и готовы к активной работе и построению лучшей карьеры в 2026 году. Я возвращаюсь к вам только 15 января по нескольким причинам. Во-первых, считаю, что каждый должен был хорошо отдохнуть и восстановить энергию. Во-вторых, мы активно вели собесы с 2 января — в разных странах, по разным локациям и юрисдикциям. Работы было много, и вы только просыпаетесь, а мы собеседуемся нонстоп и получили несколько офферов. Максимальный — 7 тысяч долларов. 💪 Сейчас хочу рассказать вам о трендах, которые, как мне кажется, будут проявляться в 2026 году. Как обычно, дисклеймер: я не пророк и не могу сказать точно, но вижу многое из-за постоянных собеседований и общения с кандидатами. Уровень информации выше среднего. И также посмотрите Новогодний Эфир. 1️⃣Первый тренд — M-Shape. Что это такое? Раньше был популярен T-shape — горизонтальное расширение и одно вертикальное погружение. Теперь горизонталь остаётся, но появляется вторая вертикаль. Это и есть M-shape: больше новых навыков, больше глубины. Почему? Потому что повышается уровень рынка. Больше людей заходит в профессию, и, чтобы выделяться, нужно уметь больше. Например, сейчас в QAuto изучают сразу три языка: Java (база), затем Python и JavaScript. Вероятно, скоро добавим TypeScript и Go. Поверхностного знания недостаточно — собесы по C#, Kotlin, Groovy и т.д. требуют понимания синтаксиса. Если есть база CS — проще. Если нет — тоже можно освоить, но сложнее. M-shape касается не только языков. Сейчас на собеседованиях не спрашивают: «А Петя знает JS?» — если команда просит написать автотест на JS, ты просто берёшь и делаешь. Поэтому деление по языкам стирается. Это стало нормой. То же с платформами: веб, мобайл, десктоп — неважно. Любое приложение — это набор шагов, и если ты понимаешь, как их автоматизировать, платформа вторична. Важна концепция. Второй аспект M-shape — профессии. QA-инженер постепенно берёт на себя DevOps, аналитику, работу с релизами. Возникает ownership. Ты не просто тестировщик, ты понимаешь систему шире. Это путь к устойчивости в компании. Чем больше ответственности ты берёшь, тем сложнее тебя заменить. Это и есть «бас-фактор»: если тебя уволят — всё развалится. И да, кто-то даже осознанно собирает на себя максимум знаний и ответственности, чтобы быть незаменимым. 2️⃣Второй тренд — инфраструктура. Нужно знать: * как устроен CI/CD, * как работает AWS, Azure, Kubernetes, * как разворачивать систему с нуля, * как мониторить и логировать баги, * как работают метрики (Prometheus, Kibana, Graphana). Если раньше хватало уметь залезть в под, то сейчас — уметь всё развернуть. Причём часто с нуля. 3️⃣Третий тренд — знание архитектур. Монолиты уходят, появляются: * gRPC, * fanout архитектура, * multi-tenant, * event-driven, * микросервисы. Их нужно не просто знать, а уметь тестировать. Например, если есть CDN, load balancer, Kafka, proxy — важно понимать, где происходит распределение и как выстраивать интеграционные тесты. Если хотите прокачаться - welcome на Senior QA Auto. 4️⃣Четвёртый тренд — возврат к KPI. После ковида был бум на удалёнку, work-life balance и мягкие условия. Сейчас снова всё меняется. KPI, метрики, результативность — в фокусе. Компании стали строже следить за эффективностью. Это связано с кризисом: бюджеты сократились, уволили лишних, теперь оставшиеся должны делать больше. Поэтому важна автономность, продуктивность и навыки, позволяющие решать больше задач. 5️⃣Пятый тренд — Software 3.0 как часть повседневной работы. ИИ нужно интегрировать в ежедневную практику. Не просто читать про него, а реально использовать. Понять, где он полезен, а где вредит. Это приходит только с опытом. Чем раньше начнёте, тем лучше. ИИ — мощный инструмент, но только в умелых руках. Пишите, если я что-то пропустила. И, конечно, желаю всем максимально классного, успешного 2026 года! ⚡️

Итоги года NoBugs 🪲🎄 Начнем с цифр: Самый большой оффер 9к$ (ОАЭ), 8к$ (ВУ США), 6k€ (ВУ Европа), 500к (РФ) Самый большой суммарный доход 12.7к$ (c 2х работ) Самый большой икс - x4.4, самый популярный - x2 Средняя сумма трудоустройства 300к или 3к$ Однако речь не только о цифровых максимумах, речь о сформированных навыках и способности закрывать задачи в соотвествии с ожиданиями работодателя: Отзывы из первых уст Что стоит за голыми цифрами: (B2C) Примерно 1110 часов записанного материала в основном для Хочу Оффер: Переход в QA Auto и Апгрейд в QA Auto, это ~3 часа в день в среднем. Плюс 510 часов проведенных мок собесов. Все для глубоких знаний, разборов, попыток объяснить со всех сторон и передать понимание идей и концепций. В 2026 году стартует Senior QA Auto продолжение для тех, кто хочет буста до Senior+/Lead QA Auto, будем говорить про концепции и их реализацию в разных ЯП (M-shape). (B2B) 5 проведенных аудитов корпораций (длительность от 3 месяцев до 1,5 года): в этом году мы работали с компанией по добыче нефти, с высокочастотным трейдингом, с компанией разрабатывающей смарт контракты и SDK для разных AI обработок, а также heathcare предсказывающий вероятность болезни. Результатом стал вебинар QA Реанимация: QA Аудит проекта с разбором подходов к решению проблем корпораций и подводных камней на пути. Интересные факты: географии: в этом году расширили горизонт QA Auto до Кореи, Вьетнама, Канады, Аргентины, Бразилии, Нидерландов, Германии, Чехии, Тайланда, Грузии, Армении, Таджикистана, Узбекистана, Казахстана, Кыргызстана, Филлипин ... ~ 50 стран. Расшифровка собеса на корейском или проведение мока на испанском уже не шутки, а реальность) Английский как и ранее - второй основной язык в программах. профессии: в этом году мы переходили в IT из поваров, специалистов по маникюру, разнорабочих на заводе, пилотов, полицейских, госслужащих, маркетологов и врачей. истории : одновременно 5 работ, непрохожу СБ из-за кредитов, проходить собес на Go, когда ты джавист (подставляйте любые 2 разных ЯП), сокращения, непрохожу СБ из-за другого названия в должности, ты QA Auto, но теперь должен работать за техписа, девопса и QA Manual, релокации, стресс, радость, отчаяние, страх откликаться, преодоление себя. Больше деталей и историй в Ноубагерах. Благодарности: Спасибо каждому, кто доверил свою историю, кто поддерживает наши начинания, кто разделяет общие ценности - ценность себя как специалиста (не соглашаться на меньшее) и быть высококлассным профессионалом (стремиться к лучшему). Желаю всем карьеры в QA Auto без лимитов и с наступающим! 🥂

Как прошел 2025 год для QA Auto? NewYear c NoBugs На новогодней встрече разобрали, что происходит с рынком QA Auto/SDET в 2025: как выглядят сильные кейсы и максимумы офферов в разных локациях, что сегодня решает на скринингах и техинтервью, какие бывают факапы и какой рецепт успеха, пока многие стопорятся на одном уровне. Также рассмотрели роль QA Auto: за что платят, куда движется профессия и как встроиться в развивающуюся тенденцию M-shape. 👉 Запись в YouTube 👉 Запись в Rutube Смотрите запись и забирайте идеи, которые можно применить уже сейчас и выстроить план роста на 2026. 🔥 Также в новогоднем канале поделились рекомендациями по оффтоп материалам и история собеса в HFT на 8к$, присоединяйтесь ⚡️

📚 Если вы хотите провести каникулы с пользой, приглашаю послушать материалы за этот год ❄️⛄️ Карьера Какова конечная цель оффера? Почему все говорят, что таких ЗП не бывает? Как строить карьеру в QA Auto? Что происходит с рынком QA Auto? Про реальную конкуренцию на рынке Что движет QA Manual становится QA Auto, когда и так комфортно? Цена больших офферов - бойся своих желаний История оффера на 10к$ в месяц Возможные зарплаты QA Auto по всему миру Навыки SDET в 2026 году Разбор HR Screnning на SDET позицию Выше ли ЗП у разработчиков по сравнению с QA Auto? Есть ли накрутка опыта в Европе? Какая разница по ЗП между QA и QA Lead? Что изучить, чтобы стать QA Lead? Как начать вкатывание в QA Auto? AI лайвкодинг на собеседованиях Самая популярная ошибка на лайвкодинге Как заполнять LinkedIn профиль? Что делать, если ты 5 лет в SDET, а на собесы не зовут? Харды Проба QA Auto - Бебики (Java/JS/Python) Эра автоматизации в Software 3.0 (AI) Как сделать автоматизацию ценной для бизнеса? Как решать лайвкодинг с алгоритмическими задачами? Как решать лайвкодинг с ООП задачами? Что делать, когда мало QA в команде? Как тестировать API и БД вместе? Как добиться передачи знаний внутри в компании? Как создавать KPI для QA? Стоит ли разработчикам взаимодействовать с тест кейсами? Стоит ли следовать протоколам типо ISTQB? Основное для QA Auto Middle+ о CI Мок собес на Jun/Midd QA Auto - часть Java Паттерны проектирования в автотестах Кейсы Переход в QA Auto: Покоряем QA Auto - публичное реалити перехода Ани в QA Auto Из QA Manual 80к в QA Auto 350к (разбор причины успеха) Из QA Manual 200к в QA Auto 360к Из QA Manual 135к в QA Auto 290к Из QA Manual 100к ГПХ в QA Auto 270к Из QA Manual 150к ГПХ в QA Auto 260к Из QA Manual без работы в QA Auto 300к Из 6 лет вне профессии в QA Auto в Польше Из QA Manual 170к в QA Auto 300к Из повара в QA Auto 220к Кейсы про многоработничество Апгрейд в QA Auto: Из 3000$ в 6000$ как QA Auto в Грузии Из 2000$ в 4500 EUR на руки + релокация в Европу Из 200к руб в 400к руб на руки Из 200к в 6000$ с релокацией Из 6000$ в 2 работы 6к+6.7к=12.7к$ ______ 👉 Заявка на совместную работу: https://nobugs.me

Вы просили новогоднюю встречу, давайте выберем, что для вас актуально/интересно ❄️⛄️❄️ Если у вас есть конкретные вопросы/темы на разбор - скидывайте в комменты.

Бойся своих желаний или цена больших офферов (🦻 в аудио детали, в тексте коротко идеи) В последние месяцы мы активно забирали офферы на уровне 5-6 тысяч долларов. Хочу рассказать, что происходит за сценой больших целей и высоких офферов — особенно сейчас, когда рынок турбулентен. К концу года было много сокращений, и на этом фоне такие офферы выглядят почти сюрреалистично. Как будто две параллельные вселенные: с одной стороны — увольнения, с другой — рост зарплат и сильные предложения. Этот разрыв становится всё ощутимее. Когда человек ставит цель — удвоить доход, выйти в тимлиды, переехать — редко кто понимает, на что подписывается. Настоящие перемены требуют не только нового набора навыков, но и глубокой внутренней готовности: честности с собой, встречи со страхами, принятия отказов и фидбэка. Сила сопровождения в том, что тебя ведут к цели даже тогда, когда ты сам начинаешь саботировать результат. Один клиент увеличил доход с 2000 до 6000 долларов, прошёл релокацию — и понял, насколько непросто не только получить цель, но и пройти сам путь - собрать чемоданы, переехать, освоиться одновременно и в новой стране и на новой работе. Оказалось, исполнение желания — это тоже вызов. Ключевое — быть готовым к переменам внутренне. Особенно в условиях шума, конкуренции и нестабильности. В этом месяце — четыре кейса сокращений в крупных компаниях. Люди выйдут на рынок в январе. Но вопрос — в какой позиции? Есть ли стратегия? Или чаты продолжат заполняться историями о большем опыте и отсутствии приглашений на собеседования? Важно не ждать идеального момента, а действовать. Ментальная выносливость, способность не сдаваться — ключевые качества. Часто приходится буквально вытаскивать клиентов на рынок, даже когда они сами оценивают себя как "я не готов". А рынок тем временем предлагает позицию, которой завтра может не быть — и упускать ее из-за страха просто неразумно. Если возможность открыта — с ней нужно работать, даже без полной готовности. Каждый день вне рынка - это упущенная возможность. Мы воспитаны в модели «откликнуться на вакансию» — но это лишь одна из стратегий. Чем выше запрос — тем сложнее путь и тем изощрённее должны быть инструменты. На собеседовании нужно уметь формулировать запрос, продавать себя под нужную задачу и создавать спрос, даже когда его нет — это высший пилотаж. Иногда стоит выходить на рынок не ради идеальной должности, а чтобы начать движение. Соглашаться на то, что есть - например, принимать оффер, продолжать собеседоваться, пока не получишь предложения лучше и в случае чего отказываться от первого или оставлять обе работы. Сейчас явно не то время, когда стоит отказываться от предложений во имя поиска идеальных условий. Жить в реальности, которую ты сам запросил, непросто. Высокая зарплата, релокация — это не только плюс, но и новые требования. Нужно адаптироваться, брать на себя больше. Это не всем легко даётся. Поэтому если вы ставите цель, особенно амбициозную, — важно быть ментально готовыми к её исполнению. И помнить: желания имеют свойство сбываться. 🔥Отзыв с 2к$ до 6к$ с релокацией 🔥Отзыв с 6.7к$ как вторая работа, суммарно доход 12.7к$ Больше отзывов с декабря появится в канале в ближашее время.

В сентябре-октябре набирали участников, кто уже в QA Auto и хотят сделать Апгрейд в QA Auto с последующим трудоустройством. Спешу поделиться первыми результатами (обычно первые 2-3 месяца тратятся на формирование с нуля кейсов на API, UI и тестопс и далее мы выходим на рынок для поиска работы с переупакованным опытом). Итак за 2-3 месяца: 1) 3 года в QA Auto с окладом 250к на руки, запрос был на релокацию в Европу, результат - оффер на 6300$ на удаленке, сейчас выбираем страну, куда поедем 2) 10 лет в QA Auto с окладом 6000$ запрос на вторую работу - оффер на 6700$ как вторая работа 3) 4 года в QA Auto с окладом 250к на руки, запрос на позицию Senior/Lead - оффер на 410к на руки на удаленке в топ компанию Скоро кейсы из первых уст появятся в канале отзывов. Остальные кандидаты только подходят к выходу на рынок, так что любопытно, какой будет результат. Если у вас уже есть опыт в ЯП и QA Auto вы хотите прокачать навыки и получить Senior/Lead оффер и выйти на рынок в пик найма в феврале-марте 2026 года 👉 оставляйте заявку.

Мотивация, дисциплина и ценности В среднем любой переход занимает от 4 до 8 месяцев. Как выжить такой длинный путь, не сдаться и не сойти с маршрута? Что движет специалистами? Если речь о свитчерах — с заводов, с работ, где по 15 часов в день стоишь на ногах за копейки — пирамида Маслоу в действии: одно желание получить лучшие условия жизни позволяет двигаться далеко и долго. Но что насчёт QA Manual, которые уже зарабатывают 200к рублей или 2000$, и хотят развиваться? Что ими движет? Сегодня хочу разобрать самые популярные кейсы — успешные QA Manual, которые хотят идти дальше. Почему? — недооценённость на работе. QA Manual часто загружают по уши, при этом звучит нарратив: «ты не делаешь ничего сложного, тебя легко заменить» — страх сокращений. Большинство QA Manual, с кем мы начали работать 4–5 месяцев назад, попали под сокращения — из-за ставок НДС, нехватки бюджета и т.д. QA Auto предпочли оставить. — желание стать лучшим специалистом. Расти, развиваться, применять навыки, эффективнее улучшать качество проекта. В современных проектах с сотнями сервисов ручного тестирования недостаточно. Именно эти ценности мы обсуждали с QA Manual, которая за 7 месяцев изучила CS, QA Auto, тестопс и устроилась в компанию мечты как Senior QA Auto (200к → 360к на руки) 👉 Рекомендую послушать отзыв из первых уст. В этом разговоре мы обсуждали то, что пересекается с нашим слоганом и взглядом на карьеру: Самый главный ответ, почему 7 месяцев мы били в одну точку с целью принести изменения на её проект (если бы не выбор другого кандидата QA Manual), — это ценности: — желание, если делать, то хорошо — стремление глубоко понимать природу вещей — если повышать квалификацию, то разложить всё по полочкам, понять эволюцию: QA Manual → QA Auto → тестопс Результат: на интервью в компанию мечты интервьюеры заподозрили использование AI — настолько точные и корректные были ответы по языкам программирования. Обнаружив, что это реальные знания специалиста, через 15 минут сделали оффер. Теперь Senior QA Auto пообещала нести подходы и практики дальше и продолжать распространять глубокое видение профессии. Ценности — главный источник мотивации и долгой дисциплины

Ровно год назад по самой низкой цене можно было приобрести сразу два интенсива: 1) Харды (12 часов разборов) Обычная цена 290$ Отзывы 2) Собесы (16 часов разборов) Обычная цена 290$ Отзывы Если вдруг в прошлый раз вы не успели вписаться, то эта новость для вас. Я решила возобновить традицию и вновь сделать интенсивы доступными - сразу оба интенсива за 200$ (если оплата в валюте) и 20к руб (если в рублях). Предложение действует до 5 декабря, если вам актуально - 👉🏽 оставляйте заявку и проводите декабрь с пользой.

Кейсы про несколько проектов многоработничество Дисклеймеры: 1. Моральные компасы не настраиваем. 2. Единственная рекомендация — не нарушать закон и следить за налогообложением. Плюсы нескольких проектов: 1. Максимизация прибыли — заработать как можно больше «здесь и сейчас». 2. Диверсификация — если одна работа «отвалилась», остаётся другая. 3. Прокачка по технологиям — рост быстрее, если подходить осознанно. Минусы и риски: 1. Выгорание. 2. «Потеря жизни». Хотя и это — вопрос подхода. Один из ключевых скиллов на уровне Senior — уметь тратить мало времени, получая максимальный результат. У многих именно здесь зона роста. 3. Работодатели против друг друга - рекомендуется выбирать тех, кому без разницы сколько у вас работ/проектов. Наши кейсы: Ко мне часто приходят за вторым оффером или с запросом заменить текущую работу. Фан-факт: рекорд — клиент с 5 параллельными работами. Сегодня разберём два кейса: один из РФ, другой из Казахстана. Оба — QA Manual, с опытом 4–5 лет и окладом около 300k (потолок рынка). Цель — значительно вырасти по доходу. Что сделали: – За 4 месяца прошли обучение по базам программирования, затем автоматизация. – Тестопс был пропущен — мощного QA-опыта хватило. – Далее — поиск работы на ИП/ГПХ/крипту. – В финале — замена текущей работы на другую, уже по QA Automation. 👉Отзыв из первых уст (РФ доход 270+280=560к руб) 👉Отзыв из первых уст (КЗ доход 2400$+3000$=5400$) Эти кейсы — не руководство, а расширение кругозора. Пока одни переживают из-за сокращений, другие берут по несколько офферов. Всё как в жизни: кто-то паникует, кто-то использует момент.