РЕАЛЬНОЕ СОБЕСЕДОВАНИЕ QA ручной тестировщик СибИнтек - Middle 130+ тыс.

18 августа 2025 г. · 70 мин. чтения

Сегодня мы разберем техническое собеседование на позицию ручного тестировщика в продуктовую команду крупного интегратора Роснефти, где кандидат оценивается на реальном федеральном проекте по автоматизации логистики топлива. Беседа проходит в дружелюбном и структурированном формате: интервьюеры подробно презентуют продукт и процессы, а кандидат демонстрирует уверенное владение базовыми теориями тестирования, опытом работы с веб-приложениями, API и SQL, при этом открыто говорит о своих зонах роста и мотивации. Такой формат позволяет увидеть не только технический уровень, но и то, насколько кандидат вписывается в живую команду и реальные рабочие условия.

Вопрос 1. Готовы ли вы ежедневно работать из офиса в Москве (метро Беговая)?

Таймкод: 00:10:23

Ответ собеседника: правильный. Кандидат живет в Подмосковье, привык ездить в Москву и не видит проблем с регулярными поездками в офис.

Правильный ответ:
Да, я готов работать из офиса на Беговой на ежедневной основе. Опыт регулярных поездок в Москву у меня уже есть, логистически этот формат для меня комфортен и на эффективности работы не скажется.

Вопрос 2. Кратко расскажите о своем опыте работы в тестировании.

Таймкод: 00:10:55

Ответ собеседника: неполный. Кандидат дает лишь краткие подтверждения, без структурированного описания опыта.

Правильный ответ:
Мой опыт в тестировании включает несколько ключевых направлений, которые напрямую связаны с разработкой надежных backend-систем и сервисов на Go.

Во-первых, я системно подхожу к тестам как к части архитектуры. Для меня тестирование — это не отдельный этап, а встроенный процесс, начиная с проектирования API и структуры пакетов.

Основные аспекты моего опыта:

Юнит-тестирование:

Пишу изолированные тесты для бизнес-логики, работы с данными, валидации, конвертации DTO/моделей.
Использую:
- стандартный пакет testing;
- таблицы тестов (table-driven tests) для покрытие множества кейсов;
- подмену зависимостей через интерфейсы.

Пример:

type UserRepository interface {
    GetByID(ctx context.Context, id int64) (*User, error)
}

type UserService struct {
    repo UserRepository
}

func (s *UserService) IsAdult(ctx context.Context, id int64) (bool, error) {
    u, err := s.repo.GetByID(ctx, id)
    if err != nil {
        return false, err
    }
    return u.Age >= 18, nil
}

// Тест
type repoMock struct {
    user *User
    err  error
}

func (m *repoMock) GetByID(_ context.Context, _ int64) (*User, error) {
    return m.user, m.err
}

func TestUserService_IsAdult(t *testing.T) {
    tests := []struct {
        name   string
       	user   *User
       	err    error
       	want   bool
       	wantErr bool
    }{
        {"adult", &User{Age: 25}, nil, true, false},
        {"underage", &User{Age: 15}, nil, false, false},
        {"repo error", nil, errors.New("db err"), false, true},
    }

    for _, tt := range tests {
        t.Run(tt.name, func(t *testing.T) {
            s := &UserService{repo: &repoMock{user: tt.user, err: tt.err}}
            got, err := s.IsAdult(context.Background(), 1)
            if (err != nil) != tt.wantErr {
                t.Fatalf("unexpected error: %v", err)
            }
            if got != tt.want {
                t.Fatalf("want %v, got %v", tt.want, got)
            }
        })
    }
}

Интеграционные тесты:
- Проверяю связку сервисов, работу с БД, брокерами сообщений, внешними API.
- Использую:
  - docker-compose или testcontainers для поднятия реальных PostgreSQL/Redis/Kafka;
  - миграции перед тестами и очистку данных после.
- Пример (SQL + проверка логики):
```
INSERT INTO users(id, email, is_active)
VALUES (1, 'test@example.com', true);

-- Далее в Go-тесте вызывается HTTP или gRPC метод,
-- который читает из этой таблицы и возвращает результат.
```
Тестирование работы с базой данных:
- Отдельно проверяю корректность запросов:
  - join-ы,
  - транзакции,
  - изоляцию,
  - каскадные удаления.
- Часто покрываю критичные запросы интеграционными тестами, особенно где сложная бизнес-логика на стороне БД.
- Пример:
```
func (r *UserRepo) GetActiveUsers(ctx context.Context) ([]User, error) {
    rows, err := r.db.QueryContext(ctx, `
        SELECT id, email
        FROM users
        WHERE is_active = TRUE
    `)
    // ...
}
```
  В тестах поднимаю реальный PostgreSQL и проверяю фактический результат.
Тестирование API и контрактов:
- Для HTTP/gRPC:
  - проверяю корректность кодов ответов;
  - валидацию входных данных;
  - стабильность контрактов (особенно для публичных/межсервисных API).
- Использую:
  - httptest для HTTP-хендлеров;
  - моковые клиенты для внешних сервисов;
  - при необходимости — contract testing.
Нагрузочное и устойчивостное тестирование:
- Для критичных сервисов:
  - проверяю поведение под нагрузкой;
  - задержки, ошибки, timeouts, retry-механику;
  - корректность работы с connection pool, лимитами и контекстами.
- Использую k6, vegeta, либо внутренние инструменты.
Подход к качеству:
- Цель — не «80% coverage», а уверенность:
  - что основные сценарии покрыты;
  - что failure-моды (ошибки БД, сеть, таймауты) учтены;
  - что код можно безопасно рефакторить.
- Встраиваю тестирование в CI:
  - юнит-тесты;
  - интеграционные тесты;
  - линтеры (golangci-lint);
  - иногда миграции и health-check окружения.

Такое описание демонстрирует не только факт опыта в тестировании, но и зрелый подход к качеству, надежности и поддерживаемости систем.

Вопрос 3. Кратко расскажите о текущем опыте в тестировании и основных задачах.

Таймкод: 00:11:08

Ответ собеседника: правильный. Около двух лет работает ручным тестировщиком в Kolt: личный кабинет для маркетологов (веб-продукт, омниканальная аналитика, интеграции с рекламными системами), функциональное тестирование, проверка backend через Postman, фронта, адаптивности и кроссбраузерности.

Правильный ответ:
На текущем месте я занимаюсь полным циклом тестирования веб-продукта, ориентированного на маркетологов и аналитиков, где ключевой фокус — надежность интеграций и корректность данных.

Основные зоны ответственности можно структурировать так:

Функциональное тестирование сложного веб-приложения
- Проверяю сценарии личного кабинета: управление кампаниями, аудиториями, сегментацией, настройкой трекинга, отчетностью.
- Формирую и поддерживаю тестовые сценарии и чек-листы под реальные бизнес-процессы.
- Особое внимание уделяю граничным состояниям (большие объемы данных, сложные фильтры, сегментации, цепочки действий пользователя).
Тестирование интеграций и backend-логики
- Работаю с API: использую Postman/аналогичные инструменты для:
  - проверки корректности REST/HTTP API (методы, статусы, тело ответа);
  - валидации схемы данных, соответствия документации и фактического поведения;
  - тестирования пагинации, фильтрации, сортировки, idempotency, обработки ошибок.
- Проверяю корректность интеграций с внешними рекламными системами и трекинговыми платформами:
  - соответствие протоколам и форматам данных;
  - обработку частичных неудач (ошибки внешних API, timeouts, rate limit);
  - устойчивость повторных запросов, ретраев, дедупликации.
- Если backend построен микросервисно, отслеживаю корректность межсервисных взаимодействий и консистентность данных после цепочек вызовов.
Тестирование данных и аналитики
- Для продукта с омниканальной аналитикой важна точность метрик:
  - сверяю фактические данные в отчетах с исходными событиями и логами;
  - участвую в верификации ETL/агрегаций: проверяю, что данные не теряются и не дублируются.
- Типичный подход:
  - создаю тестовые кампании и события;
  - проверяю, что они корректно отражаются в интерфейсе и отчетах;
  - при необходимости использую SQL-запросы к тестовой или аналитической БД для проверки консистентности.
- Пример простого SQL-запроса для валидации:
```
SELECT campaign_id, COUNT(*) AS events_count
FROM events
WHERE campaign_id = 123
  AND event_date::date = CURRENT_DATE
GROUP BY campaign_id;
```
  Это позволяет подтвердить, что количество событий в базе соответствует цифрам в отчете интерфейса.
Тестирование frontend-части
- Проверяю UI/UX:
  - корректность отображения компонентов;
  - валидацию форм;
  - поведение сложных интерфейсных элементов (фильтры, дашборды, графики, таблицы).
- Провожу:
  - кроссбраузерное тестирование (Chrome, Firefox, Safari, Edge);
  - проверку адаптивности под разные разрешения и устройства;
  - тестирование сценариев с медленным интернетом или ошибками загрузки.
Взаимодействие с командой разработки и процессами
- Плотно работаю с разработчиками и аналитиками:
  - участвую в уточнении требований;
  - помогаю формализовать edge cases до разработки;
  - оформляю баг-репорты с четким описанием, шагами воспроизведения, ожидаемым/фактическим результатом, логами и/или запросами к API.
- Встроен в процесс:
  - regression-тесты на каждый релиз;
  - smoke-тесты на окружениях;
  - приоритизация дефектов с точки зрения влияния на бизнес-показатели и клиентов.

Такой опыт показывает уверенную работу с API, интеграциями, данными и сложной предметной областью, что хорошо ложится на задачи по backend-разработке и проектированию надежных сервисов.

Вопрос 4. Как вы используете Postman для тестирования API в текущей работе?

Таймкод: 00:13:22

Ответ собеседника: неполный. Создает коллекции, настраивает переменные, вызывает методы, параметризирует URL, использует результаты запросов в переменных, но без подробностей по автоматизации, структуре коллекций и скриптам.

Правильный ответ:
В продуктивной работе Postman используется не как ручной «кликер запросов», а как инфраструктура для управления API-тестами: конфигурацией окружений, сценариями, проверками и документацией. Основные практики:

Структурирование коллекций и окружений
- Разделяю коллекции по доменам и сервисам:
  - например: Auth, Users, Billing, Reports, Integrations (Facebook, Google, VK) и т.п.
- Использую окружения (Environment) для разных стадий:
  - local, dev, stage, prod-like.
- Все переменные, завязанные на инфраструктуру, выносятся в окружения:
  - base_url
  - auth_url
  - ключи/токены (в зашифрованном виде или локально).
Пример переменных окружения:
- {{base_url}} = https://api.dev.company.com
- {{auth_token}} — задается автоматически скриптами авторизации.
Параметризация запросов
- URL, заголовки, тело запросов и части payload-а параметризуются:
  - {{base_url}}/users/{{user_id}}
  - Authorization: Bearer {{auth_token}}
- Это:
  - снижает дублирование;
  - упрощает смену окружений;
  - позволяет переиспользовать запросы в сценариях.
Автоматическая аутентификация и цепочки запросов
- В Pre-request Script на уровне коллекции/фолдера:
  - если токен протух или отсутствует — отправляется запрос на получение нового access_token;
  - токен сохраняется в переменную окружения.
- Типичный скрипт:
  - Проверка истечения токена;
  - Если истек — запрос к auth и обновление {{auth_token}}.
- Далее все остальные запросы автоматически подставляют токен.

Скрипты проверок (Tests) как легковесные автотесты
В каждом ключевом запросе прописываются проверки, что превращает Postman-коллекции в набор регрессионных тестов, запускаемых вручную или через CI.

Основные проверки:

статус-коды:

pm.test("Status code is 200", function () {
  pm.response.to.have.status(200);
});

структура и типы полей:

pm.test("Response has required fields", function () {
  const json = pm.response.json();
  pm.expect(json).to.have.property("id");
  pm.expect(json).to.have.property("email");
  pm.expect(json.email).to.be.a("string");
});

бизнес-логика:

например, при создании сущности:

pm.test("User is active by default", function () {
  const json = pm.response.json();
  pm.expect(json.is_active).to.eql(true);
});

обработка ошибок:

pm.test("Validation error has correct structure", function () {
  const json = pm.response.json();
  pm.expect(pm.response.code).to.be.oneOf([400, 422]);
  pm.expect(json).to.have.property("error");
  pm.expect(json.error).to.have.property("code");
  pm.expect(json.error).to.have.property("message");
});

Использование переменных и цепочек ответов
- Результаты запросов сохраняются в переменные для построения сценариев:
  - создаем сущность → берем id → используем в следующих запросах.
- Пример:
```
// Tests: сохранить id пользователя
const json = pm.response.json();
pm.environment.set("user_id", json.id);
```
- Это позволяет моделировать реальные пользовательские сценарии:
  - создание кампании → добавление сегмента → привязка канала → получение отчета → проверка данных.
Интеграция с CI/CD через Newman
- Коллекции с тестами не живут только в Postman UI:
  - экспортируются и запускаются в CI через newman.
- Пример запуска:
```
newman run collection.json \
  -e dev_environment.json \
  --reporters cli,junit \
  --reporter-junit-export newman-report.xml
```
- Это превращает ручные проверки в автоматизированный чек регрессии API при каждом изменении.
Проверка согласованности с документацией и контрактами
- Сравниваю:
  - схемы в документации (OpenAPI/Swagger) с фактическими ответами;
  - обязательные поля, коды ошибок, форматы дат, типы идентификаторов.
- При обнаружении расхождений:
  - либо фиксится документация,
  - либо поднимается баг на backend.
Использование Postman в связке с базой данных (через внешние проверки)
Хотя Postman напрямую к БД не ходит, при тестировании критичных сценариев:
- Запускаю запрос в Postman;
- Потом с помощью SQL (через отдельный инструмент) проверяю состояние БД:
```
SELECT id, status
FROM orders
WHERE id = :order_id;
```
- Это позволяет убедиться, что API не только «что-то ответил», но и корректно изменил состояние системы.

Такой подход демонстрирует использование Postman как инструмента для системного тестирования API: с параметризацией, проверками, сценариями, интеграцией в пайплайн и контролем качества контрактов, а не просто отправку одиночных запросов вручную.

Вопрос 5. Как вы проверяете верстку и соответствие интерфейса макетам в текущем проекте?

Таймкод: 00:14:21

Ответ собеседника: правильный. Ориентируется на макеты в Figma, сравнивает интерфейс с макетом, использует экспорт PNG и расширение Perfect Pixel с наложением и регулировкой прозрачности для пиксель-перфект проверки.

Правильный ответ:
Проверка верстки и соответствия макетам должна сочетать визуальную точность, консистентность компонентов и техническую корректность, а не сводиться только к «похоже/не похоже на глаз». Рациональный подход:

Работа с Figma и дизайн-системой
- Использую Figma как основной источник истины:
  - проверяю отступы, размеры, шрифты, состояние элементов (hover, active, disabled), цвета, иконки;
  - сверяю использование компонентов с дизайн-системой (если есть): кнопки, инпуты, дропдауны, таблицы, модальные окна.
- Фокус не только на пиксель-перфект, но и на:
  - единообразии по всему продукту;
  - корректном использовании типографики и сетки.
Pixel-perfect проверка ключевых экранов
- Для критичных экранов (дашборды, таблицы с данными, формы, сценарии онбординга):
  - использую плагины/расширения наподобие PerfectPixel / PixelPerfect:
    - накладываю экспортированный из Figma макет (PNG/SVG) поверх живого интерфейса;
    - регулирую прозрачность;
    - проверяю:
      - позиционирование блоков,
      - размеры и выравнивание,
      - совпадение сетки и ключевых элементов.
- Пиксель-перфект важен в:
  - плотных таблицах (омниканальная аналитика, метрики);
  - графиках, фильтрах, сложных панелях управления.
Адаптивность и резиновые макеты
- Проверяю верстку на разных:
  - разрешениях (мобильные, планшеты, десктопы, широкие мониторы);
  - масштабах (90%, 100%, 110%, 125% и выше);
- Важно:
  - чтобы элементы не «прыгали», текст не налезал, кнопки не становились нечитаемыми;
  - таблицы и графики оставались usable (горизонтальный скролл, фиксированные хедеры, колонки).
- Использую devtools для симуляции разных viewport-ов.
Кроссбраузерность
- Проверяю верстку минимум в:
  - Chrome,
  - Firefox,
  - Safari (если целевая аудитория),
  - Edge.
- Обращаю внимание на:
  - шрифты,
  - отрисовку SVG/иконок,
  - поведение flex/grid,
  - нестандартные элементы (custom scroll, datepicker, select).
Проверка интерактивных состояний и UX-деталей
- Для интерактивных компонентов сверяю:
  - hover/active/focus состояния с макетами;
  - анимации (если описаны);
  - поведение при длинных текстах, пустых состояниях и ошибках.
- Важный аспект:
  - consistency: одинаковые действия → одинаковый визуальный и поведенческий отклик.
Использование DevTools для точных проверок
- Через инспектор:
  - сверяю реальные значения:
    - font-size, line-height, font-weight;
    - margin, padding, gap;
    - color, background, border-radius;
  - убеждаюсь в корректной семантике (заголовки, списки, кнопки).
- Это позволяет быстро отличить реальную проблему верстки от субъективного ощущения.
Тестирование на реальных данных
- Макеты обычно идеализированные:
  - в реальности появляются длинные названия кампаний, многострочные заголовки, большие числа, различные валюты/языки.
- Важно проверять:
  - переносы строк,
  - обрезку (text-overflow: ellipsis),
  - выравнивание чисел в таблицах,
  - отсутствие «ломания» сетки при экстремальных значениях.

Такой подход показывает не просто знание инструментов (Figma, PerfectPixel), а системное отношение к качеству интерфейса: от пиксель-перфект проверки ключевых экранов до проверки адаптивности, кроссбраузерности и поведения под реальными данными.

Вопрос 6. Что такое тестирование черного, серого и белого ящика и какой подход вы применяли на практике?

Таймкод: 00:16:05

Ответ собеседника: правильный. Объяснил, что различия основаны на уровне знания внутренней структуры системы: черный ящик — тестирование по внешнему поведению без знания реализации; серый ящик — частичное знание (например, понимание API и внутренних схем); белый ящик — тестирование с доступом к коду. Уточнил, что в работе в основном применял подход серого ящика.

Правильный ответ:
Понятия черного, серого и белого ящика — это не про уровень формализма, а про глубину понимания внутреннего устройства системы и способ проектирования тестов. В правильной практике их комбинируют.

Тестирование черного ящика (Black-box testing)
Суть:
- Тестировщик или разработчик рассматривает систему как «черный ящик».
- Известны:
  - требования,
  - спецификация API,
  - пользовательские сценарии.
- Не используется знание реализации, структуры БД или кода.
Где применяется:
- Тестирование пользовательских сценариев UI.
- Проверка публичных API по контрактам.
- Приемочное тестирование, UAT.
Ключевые идеи:
- Фокус на соответствии требованиям и бизнес-логике.
- Конструирование тестов на основе:
  - эквивалентных классов,
  - граничных значений,
  - комбинаций входных данных,
  - негативных сценариев.
Пример (REST API, на уровне «черного ящика»):
- Есть метод:
  - POST /users c телом:
    { "email": "user@example.com", "age": 25 }
- Тесты:
  - валидный запрос → 201 + тело с id;
  - некорректный email → 400;
  - возраст < 18 → 400/422;
  - дублирующий email → 409.
- Тестирующий не обязан знать, какая БД под капотом или как устроен слой репозиториев.
Тестирование белого ящика (White-box testing)
Суть:
- Тесты строятся с учетом знания внутренней реализации:
  - структуры кода,
  - условий,
  - циклов,
  - ветвления,
  - особенностей обработки ошибок.
- Часто это unit-тесты и часть интеграционных тестов.
Где применяется:
- Разработка модульных тестов.
- Анализ покрытия кода.
- Проверка сложных алгоритмов, транзакций, конкуренции (goroutines, locks, channels).
На что смотрим:
- Покрытие ветвей и условий (if/else, switch, error-path).
- Обработка edge cases:
  - nil, пустые коллекции, таймауты, race-состояния.
- Корректность работы с ресурсами:
  - закрытие каналов,
  - освобождение соединений,
  - rollback/commit.
Пример на Go (white-box, unit-тест по коду):

Код:
```
func Divide(a, b int) (int, error) {
    if b == 0 {
        return 0, fmt.Errorf("division by zero")
    }
    return a / b, nil
}
```
Тест:
```
func TestDivide(t *testing.T) {
    tests := []struct {
        name    string
        a, b    int
        want    int
        wantErr bool
    }{
        {"ok", 10, 2, 5, false},
        {"zero divisor", 10, 0, 0, true},
    }

    for _, tt := range tests {
        t.Run(tt.name, func(t *testing.T) {
            got, err := Divide(tt.a, tt.b)
            if (err != nil) != tt.wantErr {
                t.Fatalf("unexpected error: %v", err)
            }
            if got != tt.want {
                t.Fatalf("want %d, got %d", tt.want, got)
            }
        })
    }
}
```
Здесь тесты явно ориентируются на реализацию: проверка ветви b == 0.
Тестирование серого ящика (Gray-box testing)
Суть:
- Комбинация подходов.
- Тестирующий:
  - знает внутреннюю архитектуру,
  - понимает схемы БД,
  - знает структуру API, очередей, кэшей;
  - но тестирование ведется через публичные/полупубличные интерфейсы: API, UI, очереди, не лезя в код на каждый шаг.
Где применяется:
- Тестирование интеграций и микросервисов.
- Валидация сложной бизнес-логики и транзакций.
- Поиск причин неконсистентности данных.
Практические примеры:
- Понимание, что при создании кампании:
  - одна запись идет в campaigns,
  - другая — в campaign_stats,
  - события — в Kafka,
  - агрегации — в аналитическую БД.
- Тест через API:
  - отправить запрос → получить ответ → проверить данные как в UI/API, так и выборкой в БД:
    SELECT status FROM campaigns WHERE id = $1;
- Понимание очередей, ретраев, дедупликации:
  - моделируем ситуацию, когда внешний API недоступен,
  - проверяем, что система делает retry и не создает дубликаты.
Какой подход рационально использовать на практике
На реальных проектах эффективная стратегия — комбинация:
- Черный ящик:
  - для пользовательских сценариев и контрактного тестирования API.
- Серый ящик:
  - для интеграций, аналитики, сложных кейсов с данными.
  - именно он дает идеальный баланс: мы тестируем «снаружи», но учитываем архитектуру, чтобы находить нетривиальные баги.
- Белый ящик:
  - при разработке unit-тестов;
  - при оптимизации критичных участков кода;
  - при анализе ошибок, связанных с concurency, транзакциями, кешированием.
В типичном backend/Go-стеке это выглядит так:
- Unit-тесты (white-box) на бизнес-логику, репозитории, адаптеры.
- Интеграционные и API-тесты (gray-box) с учетом знания схемы БД, очередей, внешних систем.
- E2E/UI тесты (black-box) по ключевым бизнес-сценариям.

Такой ответ демонстрирует понимание не только определений, но и грамотного применения этих подходов в реальных системах с API, БД и микросервисной архитектурой.

Вопрос 7. В чем разница между тестированием и контролем качества в контексте роли специалиста?

Таймкод: 00:17:09

Ответ собеседника: неполный. Сказал, что специалист по тестированию является специалистом по качеству и отвечает за качество продукта, но не раскрыл разницу между тестированием как деятельностью и более широким подходом к качеству (QA).

Правильный ответ:
Важно четко различать:

тестирование (testing) — это набор конкретных активностей по проверке продукта;
контроль/обеспечение качества (QA, Quality Assurance) — это система процессов, практик и подходов, которые делают дефекты менее вероятными и управляемыми на всех этапах разработки.

Ключевые различия и роль специалиста:

Тестирование — это обнаружение дефектов
Тестирование сфокусировано на проверке фактического поведения системы относительно ожиданий.

Основные характеристики:
- Проверка:
  - функциональности (фичи работают по требованиям),
  - нефункциональных аспектов (производительность, безопасность, стабильность),
  - интеграций, данных, совместимости.
- Инструменты:
  - ручные проверки;
  - автотесты (unit, API, UI, интеграционные);
  - Postman/Newman, k6, Selenium/Playwright, etc.
- Результат:
  - найденные дефекты, баг-репорты;
  - фактическая обратная связь о состоянии продукта на текущий момент.
Важно: тестирование само по себе не гарантирует качество — оно показывает, насколько текущий результат соответствует ожиданиям.
Контроль/обеспечение качества (QA) — это управление причинами дефектов
QA шире тестирования и затрагивает весь жизненный цикл разработки. Цель — не только находить ошибки, но и минимизировать их появление за счет процессов, стандартов и практик.

Сюда входят:
- Работа с требованиями:
  - участие в формулировании и уточнении требований;
  - поиск неоднозначностей, противоречий, «дыр» еще до разработки.
- Влияние на архитектурные и технические решения:
  - вопросы о надежности, отказоустойчивости, идемпотентности API, транзакциях, миграциях БД;
  - рекомендации по логированию, метрикам, observability.
- Стандарты разработки:
  - code review как элемент качества;
  - покрытия ключевой логики unit-тестами;
  - использование линтеров, форматеров, статического анализа.
  - пример для Go:
    - golangci-lint в CI;
    - обязательные тесты go test ./... для merge.
- Процессы доставки:
  - многоступенчатые окружения (dev → stage → prod-like);
  - автоматические проверки в CI/CD:
    - сборка,
    - тесты,
    - миграции БД,
    - smoke-тесты API.
- Мониторинг и обратная связь:
  - работа с инцидентами в проде;
  - анализ корневых причин (RCA);
  - изменение процессов, чтобы дефект не повторился.
Вывод: QA — это системная работа над тем, чтобы качество было заложено в продукт изначально, а не «дотестировано» в конце.
Роль специалиста: от «тестировщика» к владельцу качества в команде
Зрелый специалист не ограничивается выполнением тест-кейсов.

Он:
- вовлекается на этапе обсуждения фич:
  - задает вопросы «а что будет, если…»,
  - помогает выявить edge cases, сценарии отказов, требования к данным и API;
- влияет на архитектуру тестопригодности:
  - предлагает разбивать логику на слои, которые удобно покрывать тестами;
  - просит добавлять метрики, логирование, фичефлаги — чтобы затем можно было контролировать поведение в проде;
- строит стратегию тестирования:
  - что покрываем unit-тестами;
  - что — API и интеграционными тестами;
  - какие сценарии оставляем для ручного E2E;
  - как минимизировать дублирование и «дырки».
- помогает выстроить процессы:
  - чек-листы качества для релизов;
  - правила для PR (требования к тестам, описанию изменений);
  - регламенты работы с регрессией и инцидентами.
Как это выглядит на практике (кратко и по делу):
- Тестирование:
  - «Я проверяю, что новый endpoint отдает правильный ответ, коды, ошибки, и что UI корректно отображает данные».
- QA:
  - «Я участвую в обсуждении API до реализации, уточняю граничные случаи, предлагаю idempotent-дизайн, помогаю внедрить автотесты в CI, слежу за тем, чтобы ошибки логировались и мониторились, и участвую в улучшении процесса после инцидентов».

Хороший ответ подчеркивает: тестирование — один из инструментов, QA — это рамка и ответственность за качество всего жизненного цикла продукта. Специалист по качеству должен уметь и тестировать, и влиять на процессы, архитектуру и культуру команды.

Вопрос 8. Что такое смок-тестирование и чем оно отличается от регрессионного тестирования?

Таймкод: 00:17:34

Ответ собеседника: неполный. Корректно описал смок-тестирование как быструю проверку критичного функционала перед более глубокими проверками и отметил, что при провале смока дальнейшее тестирование не имеет смысла. Но нечетко провел грань между смок-тестами и регресс-тестами и частично смешал их роли.

Правильный ответ:
Смок-тестирование и регрессионное тестирование решают разные задачи, отличаются глубиной, охватом и моментом применения.

Смок-тестирование (Smoke testing):

Цель:
- Быстро ответить на вопрос: "Эта сборка вообще живет? Ее имеет смысл дальше тестировать или выкатывать дальше по пайплайну?"
Суть:
- Небольшой набор самых критичных сценариев и технических проверок:
  - сервисы поднимаются;
  - основные API отвечают;
  - можно войти в систему;
  - базовые ключевые операции выполняются без фатальных ошибок.
Характеристики:
- Минимальный, но осознанно выбранный набор тестов.
- Выполняется:
  - при каждой новой сборке или деплое на окружение (dev/stage/prod-like);
  - автоматически в CI/CD или вручную, но очень быстро.
- При провале:
  - сборка признается нестабильной;
  - более глубокое тестирование (функциональное, регресс, производительность) не проводится, пока критичные проблемы не исправлены.
Примеры смок-тестов для веб/сервиса:
- API:
  - GET /health → 200 и корректный статус.
  - POST /auth/login → успешная авторизация валидного пользователя.
  - GET /users/me → корректные данные.
- UI:
  - страница логина открывается;
  - пользователь может войти;
  - открывается главный дашборд;
  - ключевой раздел меню доступен и не падает с 500-ми.
Технически:
- Это могут быть:
  - быстрые автотесты (go test, API-коллекция в Postman/Newman, UI-smoke в Playwright/Selenium);
  - health-check-и, миграции, базовая проверка конфигов.
- В Go-проекте типичный smoke для CI:
```
go test ./...         # базовые unit-тесты
curl /healthz         # проверка health endpoint
```
  На stage дополнительно: запуск набора минимальных API-тестов.

Регрессионное тестирование (Regression testing):

Цель:
- Убедиться, что новые изменения (фичи, багфиксы, рефакторинг, миграции БД) не сломали уже существующий функционал.
Суть:
- Систематическая проверка ранее реализованных возможностей приложения.
- Охват шире и глубже:
  - все ключевые бизнес-потоки;
  - связанные модули и интеграции;
  - типичные и edge-case сценарии.
Характеристики:
- Может занимать часы или дни (в зависимости от размера системы).
- Состоит из:
  - автотестов (unit, интеграционные, API, UI);
  - ручных сценариев по критичным областям.
- Запускается:
  - перед релизом,
  - после крупных изменений,
  - периодически, как часть релизного цикла.
Примеры регрессионных проверок:
- После изменения работы с заказами:
  - создание, оплата, отмена, возврат заказа;
  - корректное логирование и нотификации;
  - отчеты и аналитика по заказам;
  - права доступа.
- После изменения авторизации:
  - логин, логаут, восстановление пароля, токены, refresh, роли, ограничения, интеграции.

Ключевые отличия:

По цели:
- Смок:
  - Проверка "живости" и базовой работоспособности сборки.
  - Фильтр: плохие сборки отбрасываются сразу.
- Регресс:
  - Проверка сохранения стабильности и корректности всей (или значительной части) функциональности.
По объему:
- Смок:
  - Узкий набор критических тестов.
  - Только самое важное, что блокирует использование системы.
- Регресс:
  - Широкий набор тестов.
  - Много сценариев, включая те, которые напрямую не менялись.
По времени:
- Смок:
  - Быстрый (минуты).
  - Может запускаться на каждую сборку.
- Регресс:
  - Дольше (от десятков минут до часов/дней).
  - Запускается реже и более осмысленно.
По применению в пайплайне:
- Смок — ранний «стоп-кран».
- Регресс — детальная проверка перед релизом, после того как сборка прошла смок.

Удачная формулировка на интервью:

Смок-тестирование — это быстрый проверочный слой, который показывает, что сборка в принципе пригодна для дальнейшей работы и тестирования.
Регрессионное тестирование — это широкое и глубокое подтверждение того, что новые изменения не сломали уже существующий функционал и не внесли побочных эффектов.

Вопрос 9. Как вы представляете идеальный процесс тестирования программного продукта?

Таймкод: 00:18:37

Ответ собеседника: правильный. Описывает последовательный процесс: анализ требований, стратегия тестирования, чек-листы и тест-кейсы, настройка среды, выполнение тестов, анализ результатов и отчетность. Указывает, что «идеальность» — в прохождении всех необходимых этапов.

Правильный ответ:
Идеальный процесс тестирования — это не просто линейная последовательность шагов, а встроенная часть жизненного цикла разработки, где качество закладывается с момента появления идеи и контролируется на каждом этапе. Он опирается на автоматизацию, прозрачность, измеримость и быструю обратную связь.

Ниже — практичная модель, близкая к тому, как это должно работать в зрелых продуктовых и сервисных командах.

Раннее подключение к формированию требований
Ключевой принцип: чем раньше замечена проблема, тем дешевле её исправление.

Практика:
- Участие в фазе:
  - discovery / анализа требований,
  - проектирования API, архитектуры, схем БД.
- Деятельность:
  - выявление неоднозначностей и противоречий;
  - формулирование негативных сценариев и edge cases: отсутствующие поля, дубликаты, большие объемы данных, невалидный ввод, нестабильные внешние сервисы;
  - определение нефункциональных требований:
    - производительность,
    - отказоустойчивость,
    - безопасность,
    - observability (логи, метрики, трейсинг).
Результат:
- Тестируемые, измеримые требования.
- Понимание того, что и как будем проверять (в том числе на уровне API и данных).
Стратегия тестирования и риск-ориентированный подход
В идеальном процессе тестирование строится вокруг рисков, а не «покрыть все».

Практика:
- Определяем:
  - что критично для бизнеса (деньги, данные, доступность, юридические обязательства);
  - где высокая техническая сложность (конкурентность, распределенные транзакции, интеграции);
  - какие области чаще ломаются (исторический опыт, инциденты).
- На основе этого:
  - распределяем усилия:
    - больше автотестов и глубокой проверки на критичные зоны;
    - упрощенный подход для низкорисковых.
Результат:
- Понятная стратегия: какие уровни тестов, в каком объеме, для каких компонент.
Многоуровневая пирамида тестирования
Идеальный процесс опирается на устойчивую пирамиду тестов (с акцентом на автоматизацию и скорость):

Уровни:
- Unit-тесты:
  - покрывают бизнес-логику, валидацию, трансформации, работу алгоритмов.
  - быстрые, запускаются при каждом коммите.
  - пример на Go:
    go test ./...
- Интеграционные тесты:
  - проверяют взаимодействие с БД, очередями, внешними сервисами (через mock/testcontainers).
- Контрактные/API-тесты:
  - проверяют стабильность и корректность публичных и межсервисных API.
  - запускаются в CI и на стендах.
- E2E/UI-тесты:
  - малое число, покрывают ключевые бизнес-потоки.
- Нагрузочные, стабильностные, security-тесты:
  - для критичных систем.
Принципы:
- максимум логики — под unit и интеграционные тесты;
- минимум хрупких UI-тестов, только по ключевым сценариям.
Тестовая инфраструктура и окружения
Без корректной среды даже хорошие тесты бесполезны.

Практика:
- Развертывание изолированных окружений:
  - dev, stage, prod-like.
- Использование:
  - миграций БД;
  - сидов тестовых данных;
  - docker/testcontainers для локальных интеграционных тестов.
- Идеально:
  - окружения под PR (ephemeral environments), где:
    - поднимается версия сервиса;
    - гоняются автотесты (API/UI/интеграционные).
Результат:
- Повторяемые, предсказуемые тестовые запуски.
- Отсутствие зависимости от «случайного состояния стенда».
Автоматизация в CI/CD
Идеальный процесс: каждый change проходит понятный конвейер.

Типичный pipeline:
- При каждом PR/коммите:
  - линтеры (golangci-lint и др.);
  - unit-тесты: go test ./...;
  - быстрые интеграционные тесты.
- При мёрже в основную ветку:
  - расширенный набор интеграционных и API-тестов;
  - smoke-тесты после деплоя на stage.
- Перед релизом:
  - регрессионный набор автотестов;
  - ключевые ручные проверки (только там, где есть value).
- В проде:
  - автоматические health-check-и;
  - алерты по метрикам/логам.
Результат:
- Быстрая обратная связь по каждому изменению.
- Минимум ручной рутины, фокус на анализе проблем, а не на клик-тестах.
Подход к тест-дизайну и документации
Идеальный процесс избегает бюрократии ради бюрократии.

Практика:
- Для критичных фич:
  - структурированные тест-кейсы или чек-листы;
- Для стабильных зон:
  - reliance на автотесты, минимальная живая документация;
- Использование:
  - mindmap-ов, живых спецификаций (например, OpenAPI для API);
  - понятных описаний бизнес-потоков.
Принцип:
- Документация должна помогать тестировать и понимать систему, а не быть артефактом «для отчета».
Встроенный контроль качества, а не «передача на тестирование»
Идеальный процесс предполагает общую ответственность.

Практика:
- Code review с фокусом на:
  - читаемость, устойчивость к ошибкам, явность обработок ошибок;
  - тестируемость кода:
    - разделение бизнес-логики и инфраструктуры,
    - интерфейсы для мока.
- Тесты как обязательная часть задачи:
  - фича без автотестов по критичной логике считается неготовой.
- QA/тест-специалист:
  - не «фильтр в конце», а партнер в дизайне продукта и процессов.
Обратная связь из продакшена
Качество не заканчивается на стенде.

Практика:
- Метрики:
  - ошибки (5xx, timeouts),
  - latency,
  - бизнес-метрики (конверсии, успешные операции).
- Логирование и трассировка:
  - структурированные логи;
  - трассировки запросов (distributed tracing).
- Пост-инцидентный анализ (RCA):
  - для каждого серьезного бага в проде:
    - выясняем, почему не поймали тестами;
    - улучшаем тесты, процессы, мониторинг.
Результат:
- Постоянное улучшение процесса тестирования.
- Уменьшение повторяемости одних и тех же классов дефектов.
Краткая формулировка идеального процесса
Идеальный процесс тестирования программного продукта:
- начинается на этапе требований и архитектуры;
- основан на четкой стратегии и приоритизации по рискам;
- использует многоуровневые автотесты и стабильную инфраструктуру;
- интегрирован в CI/CD;
- минимизирует ручную рутину и максимизирует скорость обратной связи;
- использует данные из реальной эксплуатации для постоянного улучшения;
- воспринимает качество как совместную ответственность, а не задачу «одного отдела».

Такое представление показывает не только знание этапов, но и понимание, как превратить тестирование в эффективный, технологичный и предсказуемый процесс.

Вопрос 10. На каком этапе жизненного цикла продукта нужно подключать тестирование, и как это происходило в вашем опыте?

Таймкод: 00:19:26

Ответ собеседника: правильный. Считает, что подключаться стоит уже на этапе требований, когда есть понимание продукта. Из опыта: фактически подключался на этапе готовности к тестированию (ready for test) — сначала по новым фичам формировал чек-листы по требованиям, после реализации уточнял и оформлял тест-кейсы.

Правильный ответ:
Корректный подход: тестирование должно быть встроено во весь жизненный цикл разработки продукта, а не начинаться «когда уже есть что потыкать». Формула проста: чем раньше подключаются практики качества, тем меньше стоимость ошибок и реже критические баги попадают в прод.

Разложим по этапам жизненного цикла.

Идея и формирование требований
На этом этапе тестирование выступает не как «проверка руками», а как мышление о качестве.

Что делается:
- Участие в обсуждении фич:
  - задаются вопросы: «что если?», «какие ограничения?», «какие крайние случаи?», «что будет при сбоях внешних систем?».
- Извлечение тестируемых критериев из требований:
  - явные условия успеха/ошибок;
  - требования к данным, API-контрактам, валидации;
  - нефункциональные требования: производительность, согласованность данных, безопасность.
Зачем:
- убрать двусмысленности;
- заложить тестируемость и наблюдаемость (логирование, метрики, health-check-и) прямо в дизайн.
Архитектура и проектирование (high-level design)
Здесь тестирование — это оценка тестопригодности архитектуры.

Практика:
- Обсуждение:
  - границ сервисов;
  - контрактов API;
  - схем БД и миграций;
  - обработки ошибок и ретраев;
  - стратегий идемпотентности.
- Предложения:
  - разделить бизнес-логику и инфраструктуру для удобства unit-тестирования;
  - предусмотреть тестовые endpoints (feature flags, sandbox API) при необходимости;
  - добавить метрики и логирование для ключевых операций.
Результат:
- Архитектура, которую реально можно качественно проверить:
  - есть точки контроля;
  - понятные контракты;
  - нет скрытых «черных дыр».
Разработка (implementation)
На этом этапе тестирование должно идти параллельно разработке.

Включает:
- Unit-тесты:
  - пишутся разработчиками вместе с кодом.
- API/контрактные тесты:
  - по готовым спецификациям (OpenAPI).
- Подготовка:
  - чек-листы и сценарии для ручного и E2E-тестирования;
  - черновики тест-кейсов для критичных фич.
Правильный подход:
- Если фича в статусе «in progress», уже можно:
  - думать о тест-данных;
  - готовить сценарии проверок;
  - собирать потенциальные edge cases.
Этап готовности к тестированию (ready for test)
Это место, откуда начинался реальный опыт, но в идеале — не первая точка участия.

Здесь:
- Выполняются:
  - смок-тесты сборки;
  - функциональные проверки по чек-листам;
  - негативные сценарии;
  - интеграционные проверки.
- Уточняются:
  - тест-кейсы по фактической реализации;
  - дополнительные сценарии, найденные по ходу тестирования.
Ключевой момент:
- Это не старт тестирования, а проверка того, что предыдущие этапы (требования, дизайн, dev-тесты) были сделаны качественно.
Перед релизом и после релиза
Перед релизом:
- Регрессионное тестирование:
  - проверка, что новые изменения не ломают существующий функционал.
- Проверка миграций, конфигураций, фичефлагов.
- Автоматические проверки в CI/CD:
  - unit + интеграционные + API + ключевые E2E.
После релиза:
- Мониторинг:
  - алерты по ошибкам, SLA/SLO, деградации производительности.
- Анализ инцидентов:
  - почему баг не поймали тестами;
  - нужно ли усилить автотесты, ревью, документацию, метрики.
Как правильно сформулировать на интервью
Сильная позиция звучит так:
- Тестирование нужно подключать:
  - уже на этапе требований и проектирования — через участие в обсуждении, формализацию критериев приемки, продумывание негативных сценариев и нефункциональных требований;
  - затем на этапе разработки — через unit-тесты, подготовку сценариев, проверку API-контрактов;
  - на этапе готовности к тестированию — проводить системные проверки (функциональные, интеграционные, регрессионные);
  - после релиза — использовать мониторинг и инцидент-аналитику как продолжение процесса качества.
- В реальном опыте часто подключаться удается только на этапе ready for test, но целевая модель — раннее и непрерывное участие во всех фазах жизненного цикла.

Такой ответ показывает понимание тестирования как непрерывного процесса, встроенного в lifecycle продукта, а не как финального шага «перед выкатыванием».

Вопрос 11. Как понять, что написано достаточное количество тест-кейсов для покрытия требований?

Таймкод: 00:21:21

Ответ собеседника: правильный. Ориентируется на матрицу трассируемости: сопоставляет тест-кейсы с каждым требованием и считает покрытие достаточным, если все требования отражены в тестах.

Правильный ответ:
Базовый ответ про матрицу трассируемости корректен, но для реальных систем этого недостаточно. «Достаточное количество тест-кейсов» определяется не числом, а качеством покрытия: требований, рисков, сценариев использования, граничных условий и типичных failure-модов.

Рациональный подход включает несколько уровней.

Трассируемость требований (минимальная база)
Матрица трассируемости — правильная отправная точка:
- Каждому требованию (бизнес, системное, API-контракт, безопасность, производительность) должны соответствовать один или несколько тест-кейсов.
- Нет требований без тестов и нет тестов без привязки к реальным требованиям (иначе растет шум и стоимость поддержки).
Но:
- Простое «1 требование → 1 тест-кейс» — почти всегда недостаточно:
  - нужны позитивные, негативные, граничные, интеграционные сценарии.
Покрытие сценариев использования (use-case / user-flow coverage)
Требования часто формальные; пользователи — нет.

Важно обеспечить:
- Покрытие ключевых пользовательских потоков:
  - создание/редактирование/удаление сущностей;
  - авторизация, права доступа;
  - денежные/критичные операции.
- Проверку цепочек end-to-end, а не только отдельных API:
  - запрос → запись в БД → событие в очередь → отчет/уведомление → корректное отображение в UI.
Критерий:
- Основные реальные сценарии работы пользователя и бизнеса покрыты тестами (авто + ручные).
- Есть тесты на счастливые пути (happy path) и реалистичные негативные кейсы.
Граничные значения и негативные кейсы
Сильное покрытие всегда включает:
- Границы:
  - мин/макс длина строк,
  - нулевые значения,
  - пустые коллекции,
  - максимально допустимые объемы данных.
- Некорректный ввод:
  - невалидные форматы,
  - отсутствующие обязательные поля,
  - SQL/JS-инъекции (как минимум базовые),
  - неверные токены, отсутствующие права.
- Экстремальные и комбинированные сценарии:
  - массовые операции,
  - частичные сбои внешних сервисов,
  - повторы запросов (идемпотентность).
Если в тест-кейсах есть только «по ТЗ все правильно», но нет проверок на ошибки и границы — покрытия недостаточно, даже если матрица трассируемости «зеленая».
Покрытие рисков (risk-based подход)
Количество тест-кейсов должно коррелировать с рисками, а не с количеством строк в ТЗ.

Для этого:
- Идентифицируем зоны повышенного риска:
  - деньги, биллинг, заказы;
  - безопасность и доступы;
  - миграции данных;
  - сложные интеграции и очереди;
  - конкурентный доступ (race conditions), транзакции.
- Увеличиваем глубину тестирования там:
  - больше сценариев;
  - больше негативных кейсов;
  - интеграционные и нагрузочные тесты.
Критерий:
- Для высокорисковых областей:
  - тесты покрывают разные варианты входных данных и поведения системы;
  - проверены типичные точки отказывания (timeouts, retries, partial failures).
Автоматизированное покрытие и уровень доверия
В современных процессах просто набор ручных тест-кейсов — слабый индикатор.

Важно оценивать:
- Есть ли автотесты на:
  - unit-уровне (бизнес-логика, валидации);
  - API/контракты;
  - интеграции с БД и внешними сервисами;
  - ключевые E2E-флоу.
- Насколько они устойчивы и регулярно запускаются (CI/CD).
- Метрики:
  - покрытие кода (code coverage) — не как самоцель, но как сигнал:
    - если критичная логика вообще не покрыта — это проблема;
    - 100% coverage не гарантирует качества, но <30% по ядру системы — красный флаг.
Пример (Go):
- Для критичной функции ценообразования, расчета комиссий или лимитов:
  - должно быть несколько unit-тестов с разными кейсами, а не один happy path.
Интеграционное и системное покрытие
«Достаточно тест-кейсов» — когда проверены не только отдельные модули, но и их взаимодействие:
- Тесты, которые:
  - создают данные через API;
  - проверяют состояние в БД:
    SELECT status, amount FROM payments WHERE id = $1;
  - проверяют события в очереди или побочные эффекты.
- Для микросервисов:
  - проверены межсервисные контракты;
  - обрабатываются некорректные ответы между сервисами.
Обратная связь: баги как индикатор полноты покрытия
Еще один практический критерий:
- Анализируем дефекты:
  - если баги в проде и на поздних этапах повторяются в одних и тех же зонах:
    - значит, тест-кейсов там недостаточно или они слабые.
- После каждого серьезного дефекта:
  - добавляем соответствующий тест (unit, API, интеграционный, E2E);
  - усиливаем критерии приемки.
Таким образом, «достаточность» — динамическая вещь:
- начальный набор формируется по требованиям, сценариям и рискам;
- затем доращивается реальными инцидентами и опытом эксплуатации.
Сжатая формулировка для интервью
Грамотный ответ может звучать так:
- Достаточное количество тест-кейсов — это когда:
  - каждое требование покрыто (матрица трассируемости);
  - покрыты ключевые пользовательские потоки;
  - проверены позитивные, негативные и граничные сценарии;
  - больше внимания уделено высокорисковым зонам;
  - критичная логика прикрыта автотестами на нескольких уровнях;
  - по итогам регрессий и прод-инцидентов не выявляется систематических «слепых зон».
Не количество тест-кейсов само по себе важно, а полнота и качество покрытия с учетом контекста системы и рисков.

Вопрос 12. Какие техники тест-дизайна вы знаете и какие применяли на практике?

Таймкод: 00:21:54

Ответ собеседника: неполный. Перечислил: классы эквивалентности, граничные значения, таблицы принятия решений, попарное тестирование, тестирование переходов состояний. Отметил, что часть знает теоретически, а на практике в основном использовал таблицы решений и сценарии использования, без детальных примеров.

Правильный ответ:
Техники тест-дизайна нужны не ради терминов, а чтобы системно сокращать количество тестов, повышая при этом качество покрытия. Важно уметь не только перечислить техники, но и показать, как они применяются к реальным API, формам, бизнес-правилам и интеграциям.

Ниже — ключевые техники с практическими примерами и тем, как их разумно использовать.

Разбиение на классы эквивалентности (Equivalence Partitioning)

Суть:

Входные данные делятся на группы (классы), внутри которых система должна вести себя одинаково.
Из каждого класса выбирается 1–2 представителя вместо тестирования каждой возможной комбинации.

Когда применять:

Формы ввода;
API-параметры;
Валидация полей, фильтров, опций.

Пример:

Поле age: допустимо 18–60.
- Классы:
  - < 18 (недопустимый);
  - 18–60 (допустимый);
  - > 60 (недопустимый).
- Достаточно протестировать, например: 17, 30, 70.

Для backend/API:

Параметр limit в API:
- <=0 — некорректно;
- 1..100 — корректно;
- >100 — либо ошибка, либо обрезка до max.
Вместо 100 значений берем по одному из каждого класса.

Польза:

Меньше тестов, при этом системное покрытие логики валидации.

Анализ граничных значений (Boundary Value Analysis)

Суть:

Ошибки чаще всего появляются на границах диапазонов.
Тестируются значения:
- на границе,
- сразу ниже,
- сразу выше.

Пример:

Для age 18–60:
- проверяем: 17, 18, 60, 61.
Для limit 1–100:
- 0, 1, 100, 101.

В API:

Любой параметр с min/max;
Пагинация (page, limit);
Даты (начало/конец интервала).

Комбо с эквивалентностью:

Классы дают зоны, границы уточняют тесты внутри ключевых зон.

Таблицы принятия решений (Decision Table Testing)

Суть:

Используется при сложных бизнес-правилах, зависящих от нескольких условий.
Все условия и возможные действия сводятся в таблицу.
Помогает увидеть пропущенные комбинации.

Когда применять:

Тарифы, скидки, комиссии;
Права доступа (роль + статус + тип операции);
Условия валидации, зависящие от нескольких полей сразу.

Пример (право доступа):

Условия:
- UserRole: Admin / Manager
- Status: Active / Blocked
Действие: Может ли удалить кампанию?

Таблица (упрощенно):

Admin + Active → Да
Admin + Blocked → Нет
Manager + Active → Да
Manager + Blocked → Нет

Это превращается в 4 конкретных тест-кейса. Без таблицы легко забыть, например, Manager + Blocked.

Для backend:

Это идеально для проектирования API-тестов, чтобы покрыть все релевантные комбинации условий вместо случайных проверок.

Попарное тестирование (Pairwise / All-pairs)

Суть:

При большом числе параметров взять все комбинации невозможно.
Попарное тестирование гарантирует, что каждая пара значений параметров хотя бы один раз встречается в наборе тестов.
Эмпирически этого достаточно для нахождения большинства дефектов, связанных с комбинациями.

Когда применять:

Настройки кампаний, фильтры, конфигурации;
Параметры API с несколькими измерениями (тип клиента, страна, валюта, метод оплаты, тип продукта и т.п.).

Пример:

3 параметра:
- OS: Windows, macOS, Linux
- Browser: Chrome, Firefox, Edge
- Role: User, Admin
Все комбинации = 3 * 3 * 2 = 18.
Pairwise позволяет сократить до малого набора (например, 6–8), при этом каждая пара (OS–Browser, OS–Role, Browser–Role) встречается.

Практически:

Используются генераторы (инструменты all-pairs);
В реальной работе помогает не плодить десятки однотипных кейсов.

Тестирование переходов состояний (State Transition Testing)

Суть:

Подходит для систем, где важен порядок действий и состояния: workflow, статусы сущностей.
Строится модель состояний и переходов (state machine).
Тестируются:
- корректные переходы;
- недопустимые переходы.

Когда применять:

Статусы заказов/платежей/кампаний;
Многошаговые процессы (модерация, активация, блокировка);
Авторизация, сессии, смена ролей.

Пример:

Кампания:
- Draft → Active → Paused → Active → Completed.
- Недопустимые переходы:
  - Completed → Active
  - Completed → Draft
Тесты:
- Проверить, что API/панель позволяет только валидные переходы.
- Проверить, что при неправильном переходе возвращается корректная ошибка.

Плюс:

Позволяет находить ошибки логики именно во «временных» сценариях, а не только по статическим данным.

Тестирование на основе сценариев использования (Use-case / Scenario-based)

Суть:

Опираться на реальные пользовательские и бизнес-сценарии.
Покрывать цепочки действий целиком, end-to-end.

Когда применять:

Всегда, когда есть реальные пользователи/клиенты.
Особенно важно для критичной функциональности: платежи, отчеты, аналитика, интеграции.

Пример:

Сценарий:
- Создать кампанию;
- Настроить сегмент;
- Подключить источник трафика;
- Получить отчет;
- Проверить согласованность данных (UI + БД + внешняя система).

Это связывает воедино несколько техник:

классы эквивалентности (настройки),
границы (лимиты),
таблицы решений (права и условия),
переходы состояний (жизненный цикл кампании).

Комбинация техник в реальной работе

Зрелый подход — это не «мы знаем 10 техник», а умение подобрать нужные под задачу:

Для валидации входных данных API:
- классы эквивалентности + граничные значения.
Для сложных правил, зависящих от нескольких параметров:
- таблицы принятия решений.
Для конфигураций с множеством опций:
- попарное тестирование.
Для workflow/статусов:
- тестирование переходов состояний.
Для ключевых бизнес-функций:
- сценарное и end-to-end тестирование.
Для микросервисов и контрактов:
- комбинация таблиц решений, негативных сценариев, state-based тестирования и контрактного тестирования.

Хорошая формулировка на интервью:

Я использую техники не изолированно, а как инструменты:
- классы эквивалентности и граничные значения — при проектировании тестов для API и форм;
- таблицы решений — для сложных бизнес-правил (тарифы, права, статусы);
- переходы состояний — для жизненных циклов сущностей;
- попарное тестирование — когда много параметров конфигурации и нужно оптимизировать набор тестов;
- сценарное тестирование — для проверки end-to-end потоков, особенно критичных для бизнеса.
Цель — минимальным, но грамотно спроектированным набором тестов получить максимальное покрытие рисков, а не формально нагенерировать сотни кейсов.

Вопрос 13. Определите классы эквивалентности и граничные значения для условия доступа к сервису: доступ разрешен с 18 до 50 лет включительно.

Таймкод: 00:24:01

Ответ собеседника: правильный. Верно указаны граничные значения вокруг 18 и 50 (17/18/19 и 49/50/51), а также классы эквивалентности: младше 18, от 18 до 50 включительно, старше 50.

Правильный ответ:
Условие: доступ разрешен пользователям в возрасте от 18 до 50 лет включительно.

Классы эквивалентности:

Невалидный класс 1: возраст < 18
Примеры значений: 0, 10, 17.
Валидный класс: возраст от 18 до 50 включительно
Примеры значений: 18, 25, 50.
Невалидный класс 2: возраст > 50
Примеры значений: 51, 60, 99.

Граничные значения (Boundary Value Analysis):

Нижняя граница:
- 17 (чуть меньше допустимого — должен быть отказ);
- 18 (минимально допустимый возраст — доступ разрешен);
- 19 (значение внутри валидного диапазона — доступ разрешен).
Верхняя граница:
- 49 (значение внутри валидного диапазона — доступ разрешен);
- 50 (максимально допустимый возраст — доступ разрешен);
- 51 (чуть больше допустимого — должен быть отказ).

Такой набор позволяет:

минимальным числом тестов проверить корректность логики допуска;
убедиться, что реализованы правильные сравнения (включительные ≥18 и ≤50, а не >18 или <50 по ошибке);
заодно служит шаблоном подхода к любым диапазонным условиям валидации.

Вопрос 14. В каком инструменте вы оформляли тест-кейсы и какова была их структура?

Таймкод: 00:24:55

Ответ собеседника: правильный. Тест-кейсы оформлялись в Zephyr. Структура: название, приоритет, предусловия, шаги, ожидаемый результат. Приоритеты в основном задавал менеджер.

Правильный ответ:
Использование специализированного инструмента (например, Zephyr, TestRail, Xray и др.) оправдано, когда тестовая документация должна быть управляемой, трассируемой и интегрированной с баг-трекингом и CI/CD.

Ключевые элементы хорошего тест-кейса и практики работы с ними:

Инструмент и интеграции
- Zephyr (надстройка для Jira) удобен тем, что:
  - связывает тест-кейсы с задачами (requirements, user stories, bugs);
  - позволяет формировать тест-планы, циклы регрессии;
  - дает отчеты по прохождению тестов и покрытию требований;
  - интегрируется с баг-трекингом: баги линкуются к конкретным кейсам.
- В зрелом процессе:
  - каждый важный requirement/user story в Jira имеет связанные тест-кейсы в Zephyr;
  - результаты прогона тестов используются для go/no-go по релизу.
Структура тест-кейса
Базовая структура, названная в ответе, правильная. Ниже — расширенный, практичный вариант.

Обычно тест-кейс включает:
- Title / Summary:
  - Кратко, но однозначно:
    - «Создание кампании с валидными параметрами»,
    - «Отказ в доступе для пользователя младше 18 лет».
- ID:
  - Уникальный идентификатор для ссылок и отчетов.
- Requirement / Story link:
  - Прямая ссылка на Jira-историю или спецификацию, которую покрывает кейс.
  - Это основа матрицы трассируемости.
- Priority:
  - Определяет важность кейса:
    - High/Critical — влияет на деньги, безопасность, доступность;
    - Medium — важный бизнес-функционал;
    - Low — второстепенные вещи, косметика.
  - Зрелый подход:
    - приоритеты задаются не только менеджером, но и с участием того, кто понимает риски (QA/разработчики/аналитики).
- Preconditions:
  - Явное описание условий:
    - пользователь создан/авторизован;
    - есть тестовые данные в БД;
    - нужные фичефлаги включены;
    - внешний сервис замокан или доступен.
  - Хорошо прописанные предусловия делают тесты воспроизводимыми.
- Test Data:
  - Конкретные значения или ссылка на генерацию данных:
    - логины, ID, параметры API.
  - Важно отделять прод-данные от тестовых и учитывать конфиденциальность.
- Steps:
  - Четкие, пронумерованные шаги:
    - для UI — действия пользователя;
    - для API — какие запросы выполнить (метод, endpoint, тело, заголовки);
    - при необходимости ссылки на Postman-коллекции/скрипты.
- Expected Result:
  - Для каждого шага или для итогового состояния:
    - коды ответов,
    - содержимое ответа,
    - изменения в UI,
    - изменения в БД или статусах.
  - Должен быть измеримым и однозначным.
- Postconditions (опционально):
  - Описание, нужно ли чистить данные:
    - удалить тестовые сущности,
    - откатить конфигурации.
- Attachments / Notes:
  - Скриншоты, схемы, ссылки на API-спеки, Figma, SQL-подборки для валидации.
Пример тест-кейса для API (концептуально)
- Title: Успешное создание пользователя с валидным возрастом.
- Preconditions:
  - Тестовое окружение доступно.
  - Нет пользователя с email test@example.com.
- Steps:
  1. Отправить запрос:
    - POST /users
    - Body:
      { "email": "test@example.com", "age": 25 }
- Expected Result:
  - HTTP 201.
  - В ответе:
    - есть id,
    - email = "test@example.com",
    - age = 25.
  - В БД:
    SELECT email, age FROM users WHERE email = 'test@example.com';
    — одна запись с age = 25.
Зрелый подход к структуре

Важно не просто «заполнять поля», а добиваться свойств:
- однозначность (тест может выполнить любой член команды);
- трассируемость (каждый кейс привязан к требованию);
- воспроизводимость (понятны предусловия и данные);
- приоритизация по рискам (критичные кейсы легко выделить под смок/регресс).

Такой подход к оформлению тест-кейсов в Zephyr показывает понимание не только инструмента, но и того, как через структуру тестов управлять качеством и прозрачностью процесса.

Вопрос 15. Как задачи попадали в работу на тестирование и как был организован процесс планирования?

Таймкод: 00:25:45

Ответ собеседника: правильный. Команда работала двухнедельными спринтами, задачи обсуждались на груминге, после чего тимлид распределял задачи по участникам.

Правильный ответ:
Оптимальный процесс планирования и попадания задач в тестирование опирается на прозрачность, предсказуемость и раннее вовлечение. Описание можно структурировать так:

Подготовка задач: от идеи до Ready for Development
- Инициатива (фича, улучшение, багфикс) формализуется в задаче:
  - описывается бизнес-цель;
  - формируются требования и критерии приемки (acceptance criteria);
  - при необходимости — API-контракты, UX-макеты, сценарии использования.
- На этапе груминга/рефайнмента:
  - обсуждаются риски и сложность;
  - выявляются неясности в требованиях;
  - закладываются базовые идеи по тестированию:
    - что критично проверить;
    - какие edge cases важны;
    - какие интеграции затрагиваются.
Критерий: задача попадает в спринт только при понятных требованиях и тестируемых критериях.
Планирование спринта
- На планировании:
  - команда (dev + тестирование) берет задачи из подготовленного бэклога;
  - оценивает трудоемкость разработки и тестирования;
  - резервирует емкость на регресс, проверку багфиксов, технический долг.
- Роль тестирования:
  - озвучить, какие задачи потребуют:
    - дополнительных тест-кейсов;
    - интеграционных/регрессионных проверок;
    - подготовки данных или окружения.
- В идеале:
  - объем задач учитывает не только разработку, но и гарантированный слот на тестирование в рамках спринта, без «сваливания всего в последние два дня».
Поток задач: от разработки к тестированию
Типичный цикл в Jira/аналогах:
- Статусы разработки:
  - To Do → In Progress → Code Review → Ready for Test.
- Условия попадания в Ready for Test:
  - выполнен code review;
  - пройдены unit-тесты (go test ./... для Go-сервисов, линтеры, статический анализ);
  - задеплоено на тестовое окружение;
  - обновлены миграции БД (если есть);
  - при необходимости — обновлена документация и API-спеки.
Важно:
- В Ready for Test задача должна быть фактически готова к проверке, без «а тут мы потом допишем».
Организация тестирования задач
- После перехода задачи в Ready for Test:
  - тестировщик берет задачу из общего пула или по заранее согласованному распределению;
  - ориентируется на:
    - описание задачи,
    - acceptance criteria,
    - связанные тест-кейсы (Zephyr и др.),
    - риск-профиль изменения.
- Выполняются:
  - функциональные проверки новой фичи;
  - проверки затронутых областей (микро-регресс);
  - по необходимости — API-/интеграционные проверки, проверки в БД (SQL-выборки), UI-поведение.
Результаты:
- При обнаружении дефекта — создается баг, линкуется к задаче;
- После фикса — повторная проверка (re-test).
Планирование регресса и смок-тестов
- В конце спринта или перед релизом:
  - выделяется время на:
    - смок-тесты сборки;
    - регрессионное тестирование ключевых сценариев.
- Частично регресс закрывается автотестами:
  - unit, интеграционные, API, E2E в CI/CD.
Хорошая практика:
- заранее согласованный список критичных сценариев, которые всегда проверяются перед релизом;
- автоматизация этих сценариев по мере развития системы.
Роль лидов и команды
- Тимлид/QA-лид:
  - следит за балансом нагрузки;
  - помогает приоритизировать задачи и баги;
  - контролирует, чтобы критичные изменения не обходили тестирование.
- Но зрелый процесс стремится к тому, чтобы:
  - распределение задач было прозрачным;
  - тестировщики могли сами брать задачи из очереди по приоритету;
  - приоритезация опиралась на бизнес-ценность и риск, а не только на ручное назначение.

Кратко: задачи должны попадать в тестирование не хаотично, а через четкий поток:

качественно подготовленные требования → планирование с учетом тестирования → разработка с автотестами → готовность к тесту на окружении → целенаправленные проверки по критериям приемки и рискам → регресс и смок перед релизом.

Такой ответ демонстрирует понимание не только механики «тимлид назначил», но и того, как должен быть выстроен предсказуемый, управляемый процесс поставки и тестирования.

Вопрос 16. Какими инструментами вы пользовались при тестировании и как использовали SQL-запросы?

Таймкод: 00:26:19

Ответ собеседника: правильный. Упомянул Postman, DevTools, Swagger и SQL. По SQL — в основном простые SELECT-запросы для проверки наличия и корректности данных, иногда JOIN, GROUP BY, ORDER BY для проверки отчетов.

Правильный ответ:
Набор инструментов и умение сочетать их с прямой проверкой данных в БД — критический элемент зрелого тестирования серверной логики и интеграций. Важен не только список, но и характер использования.

Основные инструменты и подходы:

Postman (и аналоги)
Используется для:
- тестирования REST API:
  - ручные запросы;
  - коллекции с параметризацией и переменными окружения;
  - автоматические проверки в разделе Tests (status code, структура JSON, бизнес-правила);
- организации сценариев:
  - цепочка запросов: логин → создание сущности → обновление → получение → удаление;
  - сохранение id и других данных в переменные для последующих шагов;
- интеграции с CI через Newman:
  - запуск smoke/API регресса на каждом деплое.
Пример проверки в Postman:
```
pm.test("Status code is 200", function () {
  pm.response.to.have.status(200);
});

const body = pm.response.json();
pm.test("User has id and email", function () {
  pm.expect(body).to.have.property("id");
  pm.expect(body).to.have.property("email");
});
```
DevTools (Chrome/Firefox)
Используются не только для верстки:
- вкладка Network:
  - проверка запросов к backend: URL, методы, статусы, payload, заголовки, кэширование;
  - проверка CORS, cookies, токенов;
- вкладка Console:
  - отслеживание JS-ошибок, проблем с фронтендом;
- вкладка Application:
  - проверка localStorage/sessionStorage;
  - анализ авторизационных данных, фичефлагов, сохраненных токенов.
Практическая польза:
- сквозная проверка: UI → API → данные → обработка ошибок;
- быстрая локализация: проблема на фронте или на backend.
Swagger / OpenAPI
Используется как:
- спецификация контрактов API:
  - доступные методы;
  - схемы запросов и ответов;
  - коды ответов;
- единый источник истины:
  - на основе спецификации проектируются тесты;
  - проверяется соответствие фактических ответов контракту.
В практике:
- тесты строятся не только «по ощущению», а по формальной схеме;
- расхождения между Swagger и реальным API считаются дефектами (или документации, или сервиса).
SQL как инструмент тестирования backend-логики
Ключевая часть ответа — умение использовать SQL для верификации поведения системы, а не только «посмотреть, что запись появилась».

Типичные сценарии использования SQL при тестировании:
- Проверка создания/изменения данных:
  - после вызова API или действия в UI:
    SELECT id, email, is_active FROM users WHERE email = 'test@example.com';
    Проверяем:
    - что запись есть;
    - что флаги и значения соответствуют ожидаемым.
- Проверка целостности и связей (JOIN):
  - например, при создании заказа:
    SELECT o.id, o.user_id, u.email, o.status FROM orders o JOIN users u ON u.id = o.user_id WHERE o.id = :order_id;
    Цель:
    - убедиться, что ссылка на пользователя корректна;
    - нет «осиротевших» записей.
- Валидация отчетов и агрегатов (GROUP BY, SUM, COUNT):
  - когда UI показывает суммы, CTR, конверсии, метрики:
    SELECT campaign_id, COUNT(*) AS clicks, SUM(revenue) AS total_revenue FROM events WHERE campaign_id = 123 GROUP BY campaign_id;
    Сравниваем с данными в интерфейсе или ответом API отчета.
- Проверка фильтрации и сортировки (WHERE, ORDER BY):
  - при тестировании API:
    SELECT id, created_at FROM users WHERE is_active = TRUE ORDER BY created_at DESC LIMIT 10;
    Сверяем:
    - что API возвращает те же записи и в том же порядке.
- Проверка негативных кейсов:
  - данные не создались при ошибке;
  - транзакции откатились;
  - нет дубликатов:
    SELECT email, COUNT(*) FROM users GROUP BY email HAVING COUNT(*) > 1;
    Если результат не пустой — проблема с уникальностью/идемпотентностью.
Такой подход:
- позволяет проверить, что API не только выдает корректный ответ, но и правильно изменяет состояние системы;
- помогает ловить баги, которые не видны только по UI или одному ответу.
Дополнительные инструменты (в контексте зрелого процесса)

В зависимости от стека и задач могут также использоваться:
- Docker / docker-compose:
  - для подъема локальных окружений (БД, очереди, внешние сервисы);
- Testcontainers:
  - для интеграционных тестов в Go/других языках;
- Метрики и логи:
  - Kibana, Grafana, Loki, Prometheus:
    - проверка корректности логирования и метрик;
- Инструменты нагрузочного тестирования:
  - k6, JMeter, Vegeta — для критичных API.

Краткая сильная формулировка:

Я использую Postman/Swagger для системного тестирования API и автоматизации проверок, DevTools для анализа фронтенда и сетевых вызовов, а SQL-запросы — как обязательный инструмент валидации данных: проверяю, что после операций в UI и API состояние в базе соответствует ожидаемому, что агрегаты, связи и ограничения работают корректно. Это позволяет тестировать не только поверхность, но и фактическую бизнес-логику и целостность системы.

Вопрос 17. Как вы использовали Swagger при работе с API?

Таймкод: 00:27:58

Ответ собеседника: правильный. Использовал Swagger как документацию по API и для проверки соответствия. Иногда выполнял запросы прямо из Swagger, но основным инструментом для тестирования был Postman.

Правильный ответ:
Swagger (OpenAPI) — это не только удобная HTML-страница с эндпоинтами, а формальный контракт между фронтендом, backend-сервисами и внешними потребителями API. Грамотное использование Swagger существенно повышает предсказуемость и качество интеграций.

Ключевые практики применения Swagger в тестировании:

Swagger как контракт и источник истины
- На основе спецификации определяются:
  - доступные эндпоинты (URL, метод);
  - обязательные и опциональные поля;
  - структуры запросов и ответов (schemas);
  - допустимые коды ответов;
  - форматы данных (тип поля, enum, дата/время, id и т.п.).
- Тестирование строится не «по ощущениям», а по контракту:
  - если фактический ответ сервиса расходится со схемой Swagger — это баг либо в реализации, либо в документации.
Проверка соответствия реализации спецификации
При тестировании:
- Проверяются:
  - правильность HTTP-методов (GET/POST/PUT/DELETE и т.д.);
  - корректность кодов ответа (200/201/400/401/403/404/409/500 и др.);
  - наличие и тип полей в теле ответа согласно схемам;
  - обязательные поля (required) действительно обязательны;
  - enum-значения не выходят за описанные;
  - ошибки оформлены в согласованном формате.
Пример (концептуально):
- В Swagger:
  - POST /users
  - 201 при успехе, 400 при ошибке валидации.
- В тесте:
  - при валидных данных:
    - ожидаем 201 + тело с id, email и т.п.;
  - при невалидных:
    - ожидаем 400, а не 200 с сообщением об ошибке в теле — такие расхождения сразу поднимаются как дефект.
Использование встроенного UI Swagger для быстрых проверок
Swagger UI полезен:
- Для:
  - быстрой ручной проверки эндпоинтов;
  - валидации параметров и структуры без переключения в другие инструменты;
- Особенно на ранних этапах разработки:
  - проверка, что endpoint вообще поднимается и работает;
  - sanity check без подготовки коллекций в Postman.
Однако для системного и повторяемого тестирования (регресс, сценарии, CI) лучше использовать:
- Postman/Newman;
- автотесты на Go/другом языке, читающие OpenAPI-спеку или реализующие контрактные проверки.
Генерация клиентов и серверов по OpenAPI (косвенно влияет на качество)
При более зрелом подходе:
- Из OpenAPI-спеки генерируются:
  - клиентские SDK для других сервисов;
  - server-stub-ы.
- Это:
  - уменьшает вероятность расхождений;
  - делает нарушение контракта более заметным (типизация, генерация).
Для тестирования это важно тем, что:
- меньше «ручного творчества» в формате запросов;
- проще писать автотесты к строго типизированным клиентам.
Контрактное тестирование на основе Swagger
Более продвинутый подход:
- Автотесты, которые:
  - проверяют, что ответы сервиса соответствуют OpenAPI-описанию (JSON Schema validation);
  - прогоняют спеки против реального стенда.
- Это может быть реализовано:
  - отдельными тулзами;
  - или ручной проверкой в тестах.
Пример идеи (упрощенно, на Go-подходе):
- Есть OpenAPI-спека;
- Тест:
  - дергает GET /users/{id};
  - валидирует ответ по схеме:
    - все required поля есть;
    - типы корректны;
    - лишних неожиданных полей нет (если политика строгая).
Совместное использование Swagger и Postman
Практичный рабочий процесс:
- Swagger:
  - используется для понимания контракта;
  - как точка входа: какие методы есть, какие поля, какие ограничения.
- Postman:
  - используется для сценариев, переменных окружения, связок запросов, автопроверок, интеграции с CI.
- Оптимально:
  - импортировать коллекции из Swagger (генерация коллекции на основе OpenAPI);
  - затем доработать их (переменные, тесты, сценарии).

Краткая сильная формулировка:

Я использую Swagger как формальный контракт: по нему проектирую тесты, проверяю соответствие методов, структур и кодов ответов. Swagger UI подходит для быстрых ручных проверок, но для регулярного и автоматизированного тестирования использую Postman/автотесты, при этом любые расхождения между реализацией и Swagger считаю отдельной задачей — либо на исправление API, либо на обновление спецификации. Такой подход позволяет держать API предсказуемым для всех потребителей.

Вопрос 18. Каков ваш опыт написания автотестов и тестов в Postman?

Таймкод: 00:28:47

Ответ собеседника: неполный. Писал только простые проверки в Postman (код ответа, время отклика), использовал сниппеты и готовый JS-код от коллег. Основную часть автотестов разрабатывал другой специалист, самостоятельный опыт ограничен.

Правильный ответ:
Корректный и сильный ответ на этот вопрос должен показать понимание не только того, как нажать кнопку в Postman, но и как выстроить осмысленный слой автоматизации вокруг API, встроенный в процесс разработки и CI/CD. Ниже — пример того, как это должно выглядеть.

Основные аспекты зрелого использования автотестов и Postman:

Подход к автоматизации API-тестирования
Ключевая идея: автотесты по API — это не «к пару запросам прикрутить проверку 200», а:
- формализация бизнес-требований в виде проверок;
- стабильные и повторяемые сценарии;
- интеграция с пайплайном сборки и деплоя;
- покрытие не только happy path, но и ошибок, границ, интеграций.
При работе с Postman (или аналогами) важно:
- структурировать коллекции;
- использовать окружения;
- параметризовать запросы;
- использовать скрипты для:
  - авторизации,
  - сценариев,
  - валидации содержимого ответа.
Структурирование коллекций и окружений
- Коллекции разбиваются по доменам:
  - Auth, Users, Campaigns, Reports, Integrations и т.д.
- Для каждого окружения:
  - dev, stage, prod-like — свои значения:
    - {{base_url}}
    - ключи, токены, тестовые пользователи.
- Все URL и критичные значения выносятся в переменные:
  - {{base_url}}/api/v1/users/{{user_id}}
  - Authorization: Bearer {{access_token}}
Это позволяет:
- переключать окружения без переписывания запросов;
- переиспользовать сценарии.
Скрипты в Postman: Pre-request и Tests
Зрелый подход — активно использовать JS-скрипты:
- Pre-request Script:
  - получение/обновление токена;
  - генерация динамических данных;
  - подготовка заголовков.
- Tests:
  - валидация ответов;
  - сохранение данных в переменные для следующих запросов;
  - проверка бизнес-логики.
Примеры:
- Базовые проверки статуса и времени:
```
pm.test("Status code is 200", function () {
  pm.response.to.have.status(200);
});

pm.test("Response time < 500ms", function () {
  pm.expect(pm.response.responseTime).to.be.below(500);
});
```
- Валидация структуры JSON и бизнес-требований:
```
const json = pm.response.json();

pm.test("User object has required fields", function () {
  pm.expect(json).to.have.property("id");
  pm.expect(json).to.have.property("email");
  pm.expect(json.email).to.be.a("string");
});

pm.test("Only adults are allowed", function () {
  pm.expect(json.age).to.be.at.least(18);
});
```
- Сохранение данных для следующих запросов:
```
const user = pm.response.json();
pm.environment.set("user_id", user.id);
```
Такие практики позволяют строить цепочки:
- создать сущность → использовать её id в следующем запросе → проверить состояние → удалить.
Сценарное тестирование через Postman
Важный шаг — переход от одиночных проверок к полноценным сценариям:
- Пример сценария:
  1. POST /auth/login — получить токен.
  2. POST /users — создать пользователя.
  3. GET /users/{id} — проверить созданного.
  4. DELETE /users/{id} — удалить.
  5. GET /users/{id} — убедиться, что вернется 404.
Все это оформляется в одной коллекции:
- каждый шаг использует переменные, полученные на прошлых шагах;
- в Tests каждого запроса задаются точные проверки (не только 200, но и поля/состояния).
Интеграция с CI/CD (Newman)
Чтобы тесты работали как часть процесса, а не только локально:
- Коллекции и окружения добавляются в репозиторий;
- Через Newman запускаются в пайплайне:
```
newman run collection.json -e environment.json \
  --reporters cli,junit \
  --reporter-junit-export newman-report.xml
```
- Типичные сценарии:
  - smoke API-тесты при каждом деплое на stage;
  - базовый регресс API перед релизом.
Это повышает доверие к сборке:
- если ломается контракт или логика — пайплайн падает до выхода в прод.

Переход от Postman к коду (Go-пример)
Для более сложных систем и высокой критичности API логично переносить проверку в код автотестов.

Например, простейший API-тест на Go:

package api_test

import (
    "encoding/json"
    "net/http"
    "testing"
)

type User struct {
    ID    int64  `json:"id"`
    Email string `json:"email"`
    Age   int    `json:"age"`
}

func TestGetUser(t *testing.T) {
    resp, err := http.Get("http://localhost:8080/api/v1/users/1")
    if err != nil {
        t.Fatalf("request failed: %v", err)
    }
    defer resp.Body.Close()

    if resp.StatusCode != http.StatusOK {
        t.Fatalf("unexpected status: %d", resp.StatusCode)
    }

    var u User
    if err := json.NewDecoder(resp.Body).Decode(&u); err != nil {
        t.Fatalf("decode failed: %v", err)
    }

    if u.ID != 1 {
        t.Fatalf("expected id 1, got %d", u.ID)
    }
    if u.Email == "" {
        t.Fatalf("email must not be empty")
    }
}

Такой подход:

дает типобезопасность;
проще интегрируется с существующими Go-сервисами и их CI.

Что важно подчеркнуть на интервью
Сильный ответ должен показать:
- Понимание, что:
  - автотесты — это код/скрипты, поддерживаемые так же серьезно, как и прод-код;
  - Postman можно и нужно использовать для:
    - системных сценариев;
    - проверки контрактов;
    - автоматизации через Newman;
  - одних проверок «статус 200» недостаточно.
- Умение:
  - проектировать проверки из требований и рисков;
  - использовать переменные, цепочки запросов, негативные кейсы, граничные значения;
  - встраивать тесты в CI/CD.

Пример формулировки:

В работе с API я строю автоматизацию так: спецификация (Swagger/OpenAPI) → коллекции в Postman с параметризацией и скриптами → сценарные тесты (создание/чтение/обновление/удаление/ошибки) → интеграция через Newman в CI. Для более сложных и критичных сценариев предпочтительно реализую тесты в коде (например, на Go), чтобы иметь типобезопасность, переиспользование клиентов и единый пайплайн. Такой подход позволяет получать быструю и надежную обратную связь по качеству API.

Вопрос 19. Приходилось ли вам отправлять запросы без Postman, используя curl? Как вы это делали?

Таймкод: 00:29:45

Ответ собеседника: неполный. Упоминает использование curl, но в основном копировал запросы из DevTools и отправлял через Swagger. Объяснение сумбурное и не показывает уверенного владения curl в консоли.

Правильный ответ:
Использование curl — базовый навык при работе с API, особенно для быстрой проверки эндпоинтов, воспроизведения багов, отладки на серверах без GUI и интеграции с скриптами и CI. В идеале нужно уметь осознанно писать и читать curl-запросы, а не только копировать их из DevTools.

Ключевые сценарии использования curl:

Простые GET-запросы
- Проверка доступности сервиса, health-check:
```
curl -i https://api.example.com/health
```
- Флаг -i показывает статус и заголовки.
- По результату:
  - статус 200/204 — ок,
  - 5xx или timeout — проблема на стороне сервиса/окружения.
Запросы с заголовками (Authorization, Content-Type)
Часто нужно тестировать эндпоинты с авторизацией и специфичными заголовками.

Пример с Bearer-токеном:
```
curl -i \
  -H "Authorization: Bearer $TOKEN" \
  https://api.example.com/v1/users/me
```
Пример для JSON API:
```
curl -i \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -H "Authorization: Bearer $TOKEN" \
  https://api.example.com/v1/users
```
POST/PUT/PATCH с JSON-телом запроса
Для создания или изменения сущностей:
```
curl -i \
  -X POST \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -H "Authorization: Bearer $TOKEN" \
  -d '{
    "email": "test@example.com",
    "age": 25
  }' \
  https://api.example.com/v1/users
```
Важно:
- Явно указывать метод -X POST, если не GET.
- -d отправляет тело; с ним по умолчанию метод становится POST.

Параметры query и path
Пример с query-параметрами:

curl -G \
  -H "Authorization: Bearer $TOKEN" \
  --data-urlencode "status=active" \
  --data-urlencode "limit=50" \
  https://api.example.com/v1/users

Пример path-параметра:

curl -i \
  -H "Authorization: Bearer $TOKEN" \
  https://api.example.com/v1/users/123

Негативные сценарии и отладка
curl удобен, чтобы быстро смоделировать проблемные ситуации:
- Отправить невалидный JSON:
```
curl -i \
  -X POST \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{"email": "invalid", "age": -5}' \
  https://api.example.com/v1/users
```
- Проверить, что:
  - сервис корректно возвращает 400/422;
  - структура ошибки соответствует контракту (поле error, code, message).
- Отправить запрос без авторизации:
```
curl -i https://api.example.com/v1/users
```
  Проверить получение 401/403.
Подробный режим и диагностика сети
Для отладки:
- -v (verbose) — показывает детали HTTP-сессии:
```
curl -v https://api.example.com/health
```
- --resolve / -k / --connect-timeout и т.п.:
  - помогают отлаживать DNS, TLS, сетевые проблемы.
Это полезно при:
- расхождениях между локальной и прод-средой;
- проверке конкретного backend-экземпляра.
Использование curl в автоматизации и на серверах
В отличие от Postman/Swagger, curl:
- доступен на серверах без UI;
- легко встраивается в shell-скрипты и CI-пайплайны.
Пример простого smoke-check в CI:
```
curl -f https://api.example.com/health || exit 1
```
Флаг -f заставляет curl завершаться с ненулевым кодом при HTTP-ошибках, что удобно для автоматических проверок.
Связка DevTools → curl → тесты
Копирование запросов из DevTools — нормальный прием, но важно понимать, как их упростить и адаптировать:
- убрать лишние заголовки (например, специфичные для браузера);
- оставить только значимые:
  - Authorization,
  - Content-Type,
  - нужные cookies/trace-идентификаторы (при необходимости).
Это показывает:
- не слепое использование, а осознанное управление запросом.

Краткая сильная формулировка:

Да, я использую curl для работы с API, особенно когда нужно быстро проверить эндпоинты на стендах без GUI, воспроизвести проблему с сервера или встроить проверки в скрипты и CI. Умею формировать запросы с заголовками, токенами, JSON-телом, query-параметрами, использовать verbose-режим для диагностики и негативные кейсы для проверки обработки ошибок. Это дополняет использование Postman и Swagger и делает работу с API более гибкой и независимой от UI-инструментов.

Вопрос 20. В каком направлении вы планируете профессионально развиваться в области тестирования?

Таймкод: 00:30:34

Ответ собеседника: правильный. Планирует развиваться в ручном тестировании, углублять экспертизу по горизонтали; интерес к автотестам есть, но как дополнительное направление.

Правильный ответ:
Сильный ответ на этот вопрос должен отражать развитие в сторону глубокого понимания систем, автоматизации и участия в построении процессов качества, а не только расширение набора чек-листов.

Оптимальная траектория развития может выглядеть так:

Углубление экспертизы в продукте и домене
- Стать экспертом в предметной области (маркетинг, аналитика, финтех, логистика и т.п.):
  - понимать бизнес-метрики, деньги, риски;
  - уметь мыслить сценариями реальных пользователей и заказчиков.
- Это повышает ценность тестирования:
  - меньше «формальных» проверок;
  - больше фокуса на том, что реально критично для бизнеса.
Усиление инженерной составляющей
Даже если база — ручное тестирование, развитие должно включать уверенное владение техническими инструментами:
- Backend и API:
  - проектирование тестов по Swagger/OpenAPI;
  - уверенное использование Postman/Newman;
  - написание осмысленных проверок (структура, бизнес-логика, негативные кейсы).
- SQL:
  - не только простые SELECT, но и:
    - JOIN для проверки связей;
    - агрегаты (COUNT, SUM, GROUP BY) для отчетов и аналитики;
    - проверки уникальности, целостности, миграций.
- Логи, метрики, мониторинг:
  - умение читать логи;
  - анализировать метрики и алерты для поиска и валидации дефектов.
Автоматизация тестирования (как естественное продолжение, а не «опция»)
Автотесты — не отдельная профессия, а обязательный инструмент.

Развитие здесь:
- Освоение написания автотестов к API:
  - сначала в Postman (скрипты, сценарии, Newman в CI),
  - затем в коде на одном из языков (Go, Python, JS/TS), в идеале — в том же стеке, что у команды.
- Понимание пирамиды тестирования:
  - какие проверки делать unit/integration/API/E2E;
  - чем заменить избыточное ручное кликанье.
- Для Go-стека:
  - знакомство с testing, table-driven tests, mock-объектами;
  - интеграционные тесты с реальной БД (через docker/testcontainers).
Такая траектория позволяет:
- освобождать время от рутинных регрессов;
- концентрироваться на сложных, нестандартных сценариях и анализе качества.
Участие в проектировании качества и процессов
Важное направление развития — перейти от роли исполнителя тест-кейсов к роли человека, который:
- участвует в:
  - обсуждении архитектуры и API до реализации;
  - формировании критериев приемки;
  - разработке стратегии тестирования под фичи и релизы.
- помогает выстраивать:
  - качественный CI/CD (смоки, регрессы, quality gate);
  - практики code review с фокусом на тестируемость и устойчивость;
  - подход к обработке инцидентов и улучшению процессов на основе ошибок.
Краткая формулировка для интервью
Сбалансированный ответ может звучать так:
- Планирую развиваться в сторону более технически сильного специалиста по качеству:
  - углублять понимание backend-логики, API, БД и интеграций;
  - активно использовать SQL и инструменты анализа;
  - развивать навыки автоматизации тестирования — сначала API-тесты (Postman/Newman), затем полноценных автотестов на языке разработки команды, чтобы встраивать проверки в CI/CD;
  - участвовать в проектировании требований и архитектуры так, чтобы качество закладывалось изначально.
- При этом ручное тестирование сложных сценариев и продуманного тест-дизайна остается важной частью моей зоны ответственности, но опираться оно должно на сильный технический и автоматизированный фундамент.

Такое видение демонстрирует зрелый подход к развитию: не зацикливаться на «ручном vs автотесты», а двигаться к роли человека, который системно управляет качеством сложных продуктов.

Вопрос 21. Как вы организуете свое профессиональное развитие и какие ресурсы используете для самообучения?

Таймкод: 00:31:04

Ответ собеседника: правильный. Формализованных целей развития в компании мало, поэтому учится самостоятельно: Stepik, YouTube, статьи и посты в Telegram, иногда Хабр, плюс обсуждения с коллегами.

Правильный ответ:
Грамотный ответ на этот вопрос должен показывать не просто потребление контента, а системный, целенаправленный подход к развитию: от выбора фокуса до практики и интеграции новых знаний в рабочие процессы.

Оптимальная модель профессионального развития может выглядеть так:

Осознанное планирование и фокус
Вместо хаотичного просмотра материалов:
- Формирую краткосрочные и среднесрочные цели:
  - углубление в тестирование API и интеграций;
  - освоение автоматизации тестов (API/UI, язык команды, фреймворки);
  - улучшение навыков работы с БД и SQL;
  - понимание архитектуры сервисов, очередей, кэшей;
  - развитие в области тестирования производительности и надежности.
- Разбиваю цели на конкретные шаги:
  - пройти курс;
  - реализовать pet-проект;
  - внедрить новый подход/инструмент в текущий проект;
  - написать внутреннюю заметку/доклад.
Это помогает не утонуть в бесконечных видео и статьях без результата.
Практика через pet-проекты и рабочие задачи
Ключевое: новые знания сразу применять.

Примеры:
- Развернуть небольшой сервис (например, на Go или другом языке команды) и:
  - описать его OpenAPI-спекой;
  - написать к нему:
    - unit-тесты;
    - интеграционные тесты с реальной БД;
    - API-тесты в Postman/Newman.
- Для SQL:
  - взять реальные или синтетические данные;
  - потренироваться:
    - в сложных JOIN;
    - агрегациях (GROUP BY, HAVING);
    - проверке консистентности данных;
    - написании запросов для валидации отчетов.
- Для автоматизации:
  - перевести часть ручных регрессионных сценариев в автотесты;
  - встроить их в CI (GitLab CI/GitHub Actions/Jenkins).
Такой подход показывает, что развитие не оторвано от практики.
Системные источники обучения
Помимо YouTube и Telegram-каналов (которые полезны, но фрагментарны), стоит опираться на более структурированные ресурсы:
- Книги и стандарты:
  - по тест-дизайну, автоматизации, архитектуре, микросервисам, API-дизайну;
  - по базам данных и транзакционной модели.
- Платформы:
  - Stepik, Coursera, Udemy, Educative — для системных курсов;
  - официальная документация (Go, Postman, Docker, Kubernetes, PostgreSQL, Kafka и др.).
- Профессиональные ресурсы:
  - Хабр, Medium, engineering-блоги крупных компаний;
  - доклады конференций (Heisenbug, HighLoad, DevOpsDays и т.п.).
Важный момент: отбирать материалы под цель (например, «научиться писать API-тесты на Go и запускать их в CI»), а не просто «что предложил алгоритм рекомендаций».
Обучение через команду и участие в процессе
Очень сильный способ роста — за счет окружения:
- Code review:
  - участвовать в ревью тестов и рабочего кода;
  - перенимать практики структурирования, обработки ошибок, логирования, тестируемости.
- Совместные разборы:
  - разбор прод-инцидентов;
  - обсуждение, какие тесты могли бы поймать проблему;
  - доработка стратегии тестирования.
- Внутренние митапы/доклады:
  - подготовить мини-лекцию:
    - по API-тестированию;
    - по использованию SQL для валидации;
    - по новой технике тест-дизайна.
  - Обучая других, сильно укрепляешь свою экспертизу.
Развитие технической глубины (особенно важно для работы с backend-сервисами)
Хороший вектор — идти вглубь инженерной части:
- Языки и платформы:
  - базовое владение языком, на котором пишет команда (Go и др.) для:
    - чтения кода;
    - написания простых автотестов;
    - понимания архитектурных решений.
- Инфраструктура:
  - Docker, docker-compose;
  - основы CI/CD;
  - базовые знания Kubernetes и deployment-паттернов.
- Наблюдаемость:
  - чтение логов;
  - работа с метриками (Prometheus, Grafana);
  - понимание trace-id, correlation-id.
Это позволяет смотреть на систему не только глазами пользователя, но и изнутри, что сильно повышает качество тестирования.
Краткая формулировка для интервью

Хороший ответ может звучать так:
- Я выстраиваю развитие осознанно:
  - определяю конкретные цели (API-тестирование, автоматизация, SQL, архитектура сервисов);
  - под цели подбираю качественные источники: курсы, книги, официальную документацию, статьи инженерных команд;
  - обязательно закрепляю знания на практике — через pet-проекты и внедрение новых практик в рабочий процесс (автотесты, улучшение тест-дизайна, использование SQL/логов/метрик).
- Активно использую общение с коллегами: обсуждаем инциденты, решения, подходы к тестированию. Это помогает не только потреблять информацию, но и интегрировать её в реальную работу.

Такой подход демонстрирует зрелость: развитие не стихийное, а управляемое, ориентированное на усиление технической компетенции и реального влияния на качество продукта.

Вопрос 22. Зачем вы проходили курсы по верстке и как используете этот опыт в работе?

Таймкод: 00:32:10

Ответ собеседника: правильный. Проходил HTML Academy, так как работал администратором сайтов и использовал HTML/CSS; сейчас может править разметку и стили через DevTools и базово ориентируется во фронтенде.

Правильный ответ:
Обучение верстке (HTML/CSS/базовый JavaScript) напрямую усиливает качество тестирования веб-продуктов и взаимодействия фронтенд–backend. Этот опыт полезен не только для «подправить пиксели», но и для более глубокого анализа проблем, снижения шума багов и ускорения поиска корневых причин.

Ключевые применения этого опыта в работе:

Более точная проверка верстки и UI-ошибок
Знание HTML/CSS позволяет:
- отличать:
  - баг в верстке (ошибочный класс, неверный flex/grid, сломанный layout),
  - баг в данных или API,
  - баг в логике frontend-скрипта;
- формировать качественные баг-репорты:
  - указать конкретный проблемный элемент (.class, id, блок);
  - описать условия (resolution, zoom, браузер);
  - иногда приложить скрин с панелью DevTools и подсветкой проблемного блока.
Это:
- уменьшает время на воспроизведение для разработчика;
- снижает количество «недостоверных» багов вида «мне кажется кривая верстка».
Уверенная работа с DevTools
Практические навыки:
- Вкладка Elements:
  - анализ структуры DOM;
  - проверка корректности использования семантических тегов (button vs div, a vs span);
  - проверка вложенности, влияющей на кликабельность, ховеры и фокус.
- Вкладка Styles:
  - проверка примененных стилей, каскада, специфичности;
  - поиск конфликтов CSS, из-за которых элементы «прыгают», перекрываются или исчезают;
  - временное изменение стилей для проверки гипотезы (например, убрать overflow: hidden, включить border, проверить z-index).
Результат:
- Более быстрая диагностика:
  - «это реально баг верстки» vs «это проблема данных/логики/браузера».
Тестирование адаптивности и кроссбраузерности
Понимание верстки помогает:
- Проверять медиазапросы и responsive-верстку:
  - корректное переключение layout-ов;
  - поведение гридов и flex-контейнеров;
  - отображение таблиц и графиков на разных разрешениях.
- Оценивать, где высок риск:
  - нестандартные компоненты,
  - сложные сетки,
  - sticky-хедеры, плавающие панели, модальные окна.
Это позволяет целенаправленно тестировать проблемные места, а не только «по ширине экрана 1920».
Корректная формулировка фронтенд-багов
Благодаря базовым навыкам верстки можно писать технически грамотные задачи:

Вместо:
- «кнопка криво выглядит»
Можно:
- «В браузере Firefox при ширине 1366px текст в кнопке "Сохранить" обрезается. Причина — фиксированная ширина и отсутствие flex-wrap, видно в DevTools в блоке .button-primary».
Такой баг:
- быстрее воспроизводится;
- требует меньше уточняющих вопросов;
- повышает доверие к качеству работы тестирования.
Понимание границы ответственности фронта и бэка
Понимание HTML/CSS и работы браузера помогает:
- четко разделять:
  - где проблема слоя представления,
  - где ошибка бизнес-логики на backend;
- легче общаться с фронтенд-разработчиками на одном языке;
- эффективнее анализировать сложные дефекты:
  - например, когда баг проявляется только при определенной комбинации стилей, данных и JS-логики.
Потенциал для дальнейшего развития
Верстка — хороший фундамент, на который можно опирать:
- более глубокое понимание frontend-части:
  - event loop в браузере,
  - работа SPA (React/Vue/Angular),
  - механизмы кеширования и загрузки ресурсов;
- а значит:
  - лучшее проектирование тестов для сложных интерфейсов,
  - более продвинутый анализ перформанса (layout shifts, reflow, загрузка ресурсов).

Кратко:

Курсы по верстке были не самоцелью, а инвестициями в понимание фронтенда. Это позволило:
- осознанно использовать DevTools;
- точнее и быстрее находить и описывать UI/верстка-баги;
- лучше отделять визуальные проблемы от логики и данных;
- эффективнее коммуницировать с фронтенд-разработчиками.
Такой технический бэкграунд напрямую повышает качество тестирования интерфейсов и скорость цикла «нашел — описал — пофиксили».

Вопрос 23. Что мотивирует вас работать в сфере тестирования?

Таймкод: 00:32:56

Ответ собеседника: правильный. Нравится разбираться в продукте, искать ошибки, улучшать качество и приносить пользу пользователям; интерес к анализу и проверке. Подчеркивает понимание роли как ответственности за качество, а не за количество найденных багов.

Правильный ответ:
Мотивация в работе с качеством программного продукта хорошо звучит, когда она опирается не только на «мне нравится искать баги», а на более глубокие вещи: влияние на продукт, ответственность за пользователей и интерес к сложным системам.

Сильные, содержательные акценты:

Интерес к устройству продукта:
- Мотивация не просто кликать по интерфейсу, а разбираться:
  - как устроены API;
  - как связаны модули и сервисы;
  - как данные проходят через БД, очереди, кеши;
  - какие решения принимаются в бизнес-логике.
- Желание «видеть систему целиком» и находить в ней слабые места.
Ориентация на ценность для пользователя:
- Удовольствие от того, что:
  - пользователи получают стабильный, понятный, предсказуемый продукт;
  - критичные сценарии (деньги, данные, операции) работают надежно.
- Осознание, что качественное тестирование:
  - экономит бизнесу деньги,
  - защищает от репутационных потерь,
  - снижает стресс команд разработки.
Фокус на предотвращении проблем, а не на «охоте за багами»:
- Мотивирует:
  - вовлекаться на этапе требований и дизайна;
  - предлагать улучшения в архитектуре, логировании, метриках;
  - помогать делать систему тестопригодной.
- Важен не счетчик дефектов, а:
  - снижение количества инцидентов в проде,
  - скорость обнаружения и локализации проблем,
  - прозрачность качества релизов.
Интеллектуальный интерес:
- Нравится:
  - искать неочевидные сценарии, граничные условия, race-состояния;
  - проверять устойчивость к ошибкам, timeouts, невалидным данным;
  - разбираться в корневых причинах сложных багов.
- Тестирование мотивирует как дисциплина, где:
  - нужны аналитика,
  - понимание архитектуры,
  - знание инструментов (API, SQL, логи, метрики),
  - умение мыслить системно и критично.
Вклад в работу команды:
- Мотивирует:
  - быть партнером для разработчиков и аналитиков;
  - помогать принимать взвешенные решения о качестве релиза;
  - улучшать процессы (CI/CD, тест-стратегии, подходы к регрессу).
- Нравится, когда благодаря качественным тестам:
  - команда реже откатывает релизы;
  - быстрее реагирует на инциденты;
  - увереннее двигается с изменениями.

Краткая формулировка:

Меня мотивирует в тестировании то, что это реальное влияние на продукт и пользователей: возможность глубоко понимать систему, находить и предупреждать ошибки, делать сервис предсказуемым и надежным. Нравится аналитическая составляющая — разбирать архитектуру, API, данные, искать edge cases — и роль человека, который помогает команде принимать решения о качестве на основе фактов, а не интуиции. Это сочетание технической глубины, системного мышления и практической пользы делает работу в тестировании по-настоящему интересной.

Вопрос 24. Что вас демотивирует в работе по тестированию?

Таймкод: 00:34:08

Ответ собеседника: правильный. Демотивируют затянувшиеся рутинные, однотипные задачи, которые хочется автоматизировать; воспринимает это как естественную сложность, но не критичную проблему.

Правильный ответ:
Конструктивный ответ на этот вопрос важен тем, что показывает зрелость и умение превращать демотивацию в улучшения процессов, а не в жалобы.

Разумные и профессиональные акценты:

Длительная, бессмысленная ручная рутина:
- Демотивирует не сам факт повторяющихся действий, а когда:
  - одно и то же кликается из спринта в спринт;
  - нет попыток оптимизировать или автоматизировать;
  - команда воспринимает это как «норму», а не как сигнал улучшить процесс.
- Правильная реакция:
  - идентифицировать кандидатов для автоматизации: стабильные, повторяющиеся регрессионные сценарии, базовые смок-проверки;
  - предложить:
    - вынести их в API-/UI-автотесты;
    - использовать Postman/Newman, Go-/Python-тесты, пайплайн CI;
    - стандартизировать тестовые данные и окружения.
  - Таким образом рутина превращается в драйвер улучшений.
Отсутствие влияния на решения и процессы:
- Демотивирует ситуация, когда:
  - тестирование подключают в самом конце, когда все уже «решено» и сроки горят;
  - замечания по качеству игнорируются;
  - релизы продавливаются при очевидных рисках.
- Зрелый подход:
  - стремиться участвовать в обсуждении требований, дизайна, стратегии релизов;
  - аргументировать свои позиции фактами, рисками, метриками, а не «мне не нравится».
Некачественные требования и постоянные переделки:
- Если ТЗ размытое, часто меняется «по дороге»:
  - растет число холостых проверок;
  - тест-кейсы и автотесты устаревают еще до релиза.
- Правильный ответ:
  - помогать формализовывать критерии приемки;
  - задавать уточняющие вопросы;
  - предлагать lightweight практики: пример формата требований, схемы API, таблицы принятия решений.
Игнорирование инцидентов и повторяющиеся баги:
- Демотивирует, когда:
  - одни и те же дефекты всплывают снова;
  - нет анализа причин (RCA) и улучшения тестов/процессов.
- Профессиональный подход:
  - после критичного бага:
    - добавить конкретные тесты (unit/API/интеграционные);
    - улучшить мониторинг, алерты, логирование;
    - сделать так, чтобы этот класс ошибок больше не проходил.
Культура «стрелочничества»:
- Демотивирует, если:
  - от тестирования ожидают только поиска виноватых;
  - вместо совместного решения проблемы идет спор «кто не дотестировал» vs «кто плохо написал».
- Взрослая позиция:
  - продвигать культуру общей ответственности за качество;
  - работать в связке с разработкой и аналитикой, а не в оппозиции.

Краткая профессиональная формулировка:

Меня демотивирует не сама сложность работы, а ситуации, когда тестирование превращают в бесконечную ручную рутину без попыток автоматизировать и улучшать процесс, когда качественные сигналы игнорируются и одни и те же проблемы повторяются. При этом я воспринимаю такие вещи прежде всего как точки роста: повод предложить автоматизацию, улучшение требований, внедрение метрик качества и более раннее участие тестирования в жизненном цикле фич. Такой подход позволяет превращать потенциальную демотивацию в драйвер изменений.

Вопрос 25. Какие у вас ожидания от будущей работы в нашей компании?

Таймкод: 00:34:59

Ответ собеседника: правильный. Ожидает дружную команду с открытым общением, возможность задавать вопросы и получать поддержку без негатива; прослеживается интерес к продукту и процессам.

Правильный ответ:
Сильный ответ должен показать, что ожидания связаны не только с комфортом, но и с качеством процессов, уровнем инженерной культуры и возможностью приносить измеримую пользу.

Взвешенные ожидания могут выглядеть так:

Прозрачные процессы разработки и тестирования:
- Наличие внятного жизненного цикла задач:
  - понятные требования и критерии приемки;
  - планирование с учетом времени на тестирование;
  - использование CI/CD, автоматизированных проверок, код-ревью.
- Возможность выстраивать и улучшать стратегию тестирования:
  - API-тесты, интеграционные тесты, смок и регресс;
  - работа с логами, метриками, мониторингом.
Инженерная культура и открытость:
- Готовность обсуждать архитектуру, подходы к качеству, технические решения на равных.
- Code review и обсуждение тестируемости — как норма, а не формальность.
- Возможность задавать вопросы, предлагать изменения и получать аргументированную обратную связь без токсичности и «иерархических барьеров».
Работа с реальными техническими задачами:
- Интерес к продукту и стеку:
  - сложные backend-сервисы, интеграции, данные, очереди, микросервисы;
  - тестирование API, логики, производительности, надежности.
- Возможность участвовать:
  - в проектировании требований и API;
  - в принятии решений о том, как именно обеспечивается качество.
Возможность роста и влияния:
- Ожидание не просто выполнять чек-листы, а:
  - влиять на улучшение процессов тестирования и релизов;
  - предлагать автоматизацию там, где регрессы повторяются;
  - участвовать в разборе инцидентов и улучшении системы на основе реальных проблем.
- Поддержка в развитии:
  - доступ к знаниям, менторам, внутренним практикам;
  - поощрение инициатив по повышению качества.
Командная атмосфера:
- Уважительное, рабочее общение;
- Готовность помогать друг другу:
  - разработчики, тестирование, аналитики, DevOps — как одна команда, а не «цеха с разными интересами»;
- Фокус на общем результате:
  - стабильный, качественный продукт, а не перекладывание ответственности.

Краткая формулировка:

Ожидаю команду с сильной инженерной культурой и открытой коммуникацией, где тестирование — это часть общего процесса качества, а не формальный этап в конце. Важно иметь возможность глубоко разбираться в продукте и архитектуре, влиять на подходы к тестированию и автоматизации, предлагать улучшения и получать поддержку в профессиональном росте. При этом комфортная атмосфера, готовность к диалогу и уважение к коллегам принципиальны так же, как и технический уровень.

Вопрос 26. Есть ли риск проблем с воинской обязанностью и какое у вас гражданство?

Таймкод: 00:36:13

Ответ собеседника: правильный. Сообщает, что имеет военный билет, полученный ранее в другой стране, при этом с момента оформления гражданства РФ вопросов от военкомата не возникало. Подтверждает гражданство РФ, без второго гражданства.

Правильный ответ:
У меня гражданство Российской Федерации, других гражданств или видов на жительство нет.

Воинский вопрос для меня закрыт: есть оформленный военный билет, оснований для повторного призыва или ограничения трудоустройства нет. Рисков для стабильной работы по этому направлению не вижу.

Вопрос 27. Планируется ли переезд или эмиграция, которые могут помешать работе из офиса?

Таймкод: 00:37:39

Ответ собеседника: правильный. Живет в Московской области, не планирует эмиграцию или переезд, который помешал бы работе из офиса.

Правильный ответ:
Я проживаю в Московской области и не планирую переезд или эмиграцию, которые могли бы ограничить мою возможность стабильно работать из офиса. Готов к долгосрочному формату очного присутствия и не вижу рисков по этому направлению.

Вопрос 28. Каков ожидаемый уровень заработной платы?

Таймкод: 00:37:56

Ответ собеседника: правильный. Указывает ориентир около 140 тысяч рублей на руки как комфортный уровень.

Правильный ответ:
На текущий момент для меня комфортный ориентир по заработной плате составляет примерно 140 тысяч рублей на руки. Готов обсуждать условия в зависимости от стека, зоны ответственности, уровня участия в процессах качества, возможностей для профессионального развития и вклада в продукт.

Вопрос 29. Возможно ли работать в гибридном формате или предполагается полностью офисный график?

Таймкод: 00:42:19

Ответ собеседника: правильный. Уточняет формат: строго ли офис 5/2 или возможен гибрид. Получает ответ, что формат в основном 5 дней в офисе, с редкими отлучками по необходимости.

Правильный ответ:
Корректное уточнение: важна прозрачность формата работы до выхода офферу.

Оптимальный ответ со стороны кандидата:

Мне комфортен формат с постоянным присутствием в офисе 5/2, как вы описываете. В то же время важно понимать, что в случае разовых личных обстоятельств или форс-мажоров есть возможность согласовать точечный удаленный день или отлучку. В остальном готов придерживаться офисного формата и выстраивать рабочие процессы, коммуникацию и вовлеченность, исходя из того, что команда преимущественно находится на месте.

Вопрос 30. Является ли продукт новым или уже существующим и формируется ли сейчас новая команда?

Таймкод: 00:43:00

Ответ собеседника: правильный. Уточнил статус продукта и процессов. В ответ получил, что продукт разрабатывается с конца лета, уже проведено несколько демо, основная команда сформирована, сейчас точечно добирают тестировщика, backend-разработчика и математиков.

Правильный ответ:
Такой вопрос абсолютно корректен: он показывает интерес к зрелости продукта и процессов, а также помогает оценить, с чем предстоит работать — хаотичный стартап-этап или уже более структурированную среду.

Оптимальное уточнение и интерпретация:

Продукт:
- Уже находится в активной фазе разработки, стартовавшей с конца лета.
- Есть первые результаты:
  - проведены несколько демо,
  - значит, уже существует рабочий функционал, базовая архитектура и понятный вектор развития.
Команда:
- Основная команда уже собрана:
  - ядро разработки,
  - ключевые роли по продукту и архитектуре.
- Сейчас идет точечный донабор:
  - специалист по тестированию,
  - backend-разработчик,
  - математические/ML- или аналитические специалисты (в зависимости от домена).
- Это сигнал:
  - не хаотичного набора «под что-то», а осознанного укрепления ключевых направлений.

Как можно ответить и показать осознанность:

Мне важно понимать стадию продукта и степень сформированности команды, чтобы адекватно оценить ожидания к роли. Текущая картина выглядит привлекательной: продукт уже вышел из стадии чистой идеи, есть первые демо и базовая архитектура, а донабор идет точечно под ключевые компетенции. Это хороший момент подключиться: с одной стороны, процессы уже не нулевые, с другой — есть пространство влиять на практики тестирования, качество, архитектурные решения и совместно доводить продукт до промышленного уровня.

Вопрос 31. Остались ли дополнительные вопросы по условиям и процессам после обсуждения проекта?

Таймкод: 00:44:41

Ответ собеседника: правильный. Отмечает, что ключевые моменты по стеку, графику и условиям уже прояснены, существенных дополнительных вопросов нет.

Правильный ответ:
На этом этапе у меня ключевые вопросы по стеку, формату работы, команде и продукту закрыты, картина в целом понятна и выглядит адекватно моим ожиданиям.

Если уточнять, то из конструктивных вопросов, которые обычно важно прояснить (и которые можно задать в таком диалоге):

Как выглядит типичный жизненный цикл задачи: от постановки до выхода в прод, включая участие тестирования?
Какие сейчас используются инструменты и практики для обеспечения качества:
- есть ли автотесты (unit, API, UI),
- используется ли CI/CD,
- как организован мониторинг и логирование?
Как оценивается эффективность работы специалиста по качеству: по каким метрикам и результатам, а не по количеству найденных багов?

Если по ходу разговора на эти моменты уже даны ответы и противоречий не возникло, дополнительных критичных вопросов с моей стороны нет.

Вопрос 32. Когда можно ожидать обратную связь по результатам собеседования?

Таймкод: 00:45:18

Ответ собеседника: правильный. Уточняет сроки ответа для планирования, принимает обозначенный срок — в течение недели.

Правильный ответ:
Спасибо за беседу. Подскажите, пожалуйста, в какие сроки вы планируете дать обратную связь по итогам интервью, чтобы я мог корректно спланировать дальнейшие шаги. Срок в течение недели для меня комфортен. Если потребуется дополнительная информация с моей стороны, я готов оперативно ее предоставить.

Вопрос 1. Готовы ли вы ежедневно работать из офиса в Москве (метро Беговая)?​

Вопрос 2. Кратко расскажите о своем опыте работы в тестировании.​

Вопрос 3. Кратко расскажите о текущем опыте в тестировании и основных задачах.​

Вопрос 4. Как вы используете Postman для тестирования API в текущей работе?​

Вопрос 5. Как вы проверяете верстку и соответствие интерфейса макетам в текущем проекте?​

Вопрос 6. Что такое тестирование черного, серого и белого ящика и какой подход вы применяли на практике?​

Вопрос 7. В чем разница между тестированием и контролем качества в контексте роли специалиста?​

Вопрос 8. Что такое смок-тестирование и чем оно отличается от регрессионного тестирования?​

Вопрос 9. Как вы представляете идеальный процесс тестирования программного продукта?​

Вопрос 10. На каком этапе жизненного цикла продукта нужно подключать тестирование, и как это происходило в вашем опыте?​

Вопрос 11. Как понять, что написано достаточное количество тест-кейсов для покрытия требований?​

Вопрос 12. Какие техники тест-дизайна вы знаете и какие применяли на практике?​

Вопрос 13. Определите классы эквивалентности и граничные значения для условия доступа к сервису: доступ разрешен с 18 до 50 лет включительно.​

Вопрос 14. В каком инструменте вы оформляли тест-кейсы и какова была их структура?​

Вопрос 15. Как задачи попадали в работу на тестирование и как был организован процесс планирования?​

Вопрос 16. Какими инструментами вы пользовались при тестировании и как использовали SQL-запросы?​

Вопрос 17. Как вы использовали Swagger при работе с API?​

Вопрос 18. Каков ваш опыт написания автотестов и тестов в Postman?​

Вопрос 19. Приходилось ли вам отправлять запросы без Postman, используя curl? Как вы это делали?​

Вопрос 20. В каком направлении вы планируете профессионально развиваться в области тестирования?​

Вопрос 21. Как вы организуете свое профессиональное развитие и какие ресурсы используете для самообучения?​

Вопрос 22. Зачем вы проходили курсы по верстке и как используете этот опыт в работе?​

Вопрос 23. Что мотивирует вас работать в сфере тестирования?​

Вопрос 24. Что вас демотивирует в работе по тестированию?​

Вопрос 25. Какие у вас ожидания от будущей работы в нашей компании?​

Вопрос 26. Есть ли риск проблем с воинской обязанностью и какое у вас гражданство?​

Вопрос 27. Планируется ли переезд или эмиграция, которые могут помешать работе из офиса?​

Вопрос 28. Каков ожидаемый уровень заработной платы?​

Вопрос 29. Возможно ли работать в гибридном формате или предполагается полностью офисный график?​

Вопрос 30. Является ли продукт новым или уже существующим и формируется ли сейчас новая команда?​

Вопрос 31. Остались ли дополнительные вопросы по условиям и процессам после обсуждения проекта?​

Вопрос 32. Когда можно ожидать обратную связь по результатам собеседования?​

Вопрос 1. Готовы ли вы ежедневно работать из офиса в Москве (метро Беговая)?

Вопрос 2. Кратко расскажите о своем опыте работы в тестировании.

Вопрос 3. Кратко расскажите о текущем опыте в тестировании и основных задачах.

Вопрос 4. Как вы используете Postman для тестирования API в текущей работе?

Вопрос 5. Как вы проверяете верстку и соответствие интерфейса макетам в текущем проекте?

Вопрос 6. Что такое тестирование черного, серого и белого ящика и какой подход вы применяли на практике?

Вопрос 7. В чем разница между тестированием и контролем качества в контексте роли специалиста?

Вопрос 8. Что такое смок-тестирование и чем оно отличается от регрессионного тестирования?

Вопрос 9. Как вы представляете идеальный процесс тестирования программного продукта?

Вопрос 10. На каком этапе жизненного цикла продукта нужно подключать тестирование, и как это происходило в вашем опыте?

Вопрос 11. Как понять, что написано достаточное количество тест-кейсов для покрытия требований?

Вопрос 12. Какие техники тест-дизайна вы знаете и какие применяли на практике?

Вопрос 13. Определите классы эквивалентности и граничные значения для условия доступа к сервису: доступ разрешен с 18 до 50 лет включительно.

Вопрос 14. В каком инструменте вы оформляли тест-кейсы и какова была их структура?

Вопрос 15. Как задачи попадали в работу на тестирование и как был организован процесс планирования?

Вопрос 16. Какими инструментами вы пользовались при тестировании и как использовали SQL-запросы?

Вопрос 17. Как вы использовали Swagger при работе с API?

Вопрос 18. Каков ваш опыт написания автотестов и тестов в Postman?

Вопрос 19. Приходилось ли вам отправлять запросы без Postman, используя curl? Как вы это делали?

Вопрос 20. В каком направлении вы планируете профессионально развиваться в области тестирования?

Вопрос 21. Как вы организуете свое профессиональное развитие и какие ресурсы используете для самообучения?

Вопрос 22. Зачем вы проходили курсы по верстке и как используете этот опыт в работе?

Вопрос 23. Что мотивирует вас работать в сфере тестирования?

Вопрос 24. Что вас демотивирует в работе по тестированию?

Вопрос 25. Какие у вас ожидания от будущей работы в нашей компании?

Вопрос 26. Есть ли риск проблем с воинской обязанностью и какое у вас гражданство?

Вопрос 27. Планируется ли переезд или эмиграция, которые могут помешать работе из офиса?

Вопрос 28. Каков ожидаемый уровень заработной платы?

Вопрос 29. Возможно ли работать в гибридном формате или предполагается полностью офисный график?

Вопрос 30. Является ли продукт новым или уже существующим и формируется ли сейчас новая команда?

Вопрос 31. Остались ли дополнительные вопросы по условиям и процессам после обсуждения проекта?

Вопрос 32. Когда можно ожидать обратную связь по результатам собеседования?