Многие теряют деньги не из-за навыков, а из-за неверных фраз на этапе обсуждения компенсации.
— когда говорить о деньгах;
— как звучит сильный диапазон;
— как обосновать рост +30–50%;
— что делать с lowball.
#карьерный_трек
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
🥰6👍3🤩2
🏗️ Юнит-тесты (80%) — фундамент
Что проверяют: отдельные функции и
Примеры: расчёт скидки, проверка email, преобразование данных.
Плюсы: быстрые, дешёвые, запускаются тысячами.
Минусы: не дают понимания, работает ли система целиком.
Что проверяют: как части системы вз
Пример: API → сервис → база → отправка email.
Плюсы: находят проблемы на стыках.
Минусы: медленнее и требуют больше подготовки.
Пример: вход → корзина → оплата → чек на почту.
Плюсы: уверенность, что весь бизнес-флоу живой.
Минусы: дорогие, нестабильные, долго выполняются.
Можно поставить 50 навесных замков на дверь, но если окна открыты — смысла мало. Настоящая защита — это баланс всех уровней.
🔹 Курс «Программирование на языке Python»
🔹 Получить консультацию менеджера
🔹 Сайт Академии 🔹 Сайт Proglib
#теория_на_пальцах
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
🥰4👍2🤩2
В один момент в e-commerce начали поступать жалобы:
«Заказ оформился, но в личном кабинете пусто».
«Трек-номер не появляется».
«Статус заказа не обновляется».
Разработчики думали на очередь сообщений, курьеров, кэш… пока кто-то не посмотрел сырые события Kafka.
В одном из SKU затесился пробел:
"sku": "A-1001"
Для фронта и бэка это был разный товар. Один микросервис обрезал пробелы, другой — нет. Третий использовал SKU как primary key и просто отбрасывал «неизвестные события».
— Автотесты проверяли только happy-path
— Нет валидации SKU перед сохранением
— Тестовые данные были «образцово-показательные»
В проде же этот SKU ввёл контент-менеджер вручную.
А вы проверяете обработку «грязных» данных на вводе
👍 — Да, валидируем всё
❤️ — Частично
🤩 — Иногда лифта хватает на дебаг
#разбор_полетов
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
❤6👍3🥰1🤩1
curl -s https://api/test | jq .
curl -X POST -H "Content-Type: application/json" \
-d @body.json https://api/create
curl -v -L https://api/login
curl -w '%{time_total}\n' -o /dev/null -s https://api/test
for i in {1..10}; do \
curl -s -o /dev/null -w "%{http_code}\n" https://api/test; \
done
🔹 Основы IT для непрограммистов
🔹 Получить консультацию менеджера
🔹 Сайт Академии 🔹 Сайт Proglib
#тест_драйв
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
🤩5🥰2
Selenium знают все. А вот эти скиллы выделяют вас на фоне сотни резюме
Не просто находить баги, а понимать: какие критичны для бизнеса, а какие можно отложить. Видеть продукт глазами пользователя, а не через призму тест-кейсов.
«А что будет, если пользователь…?» вместо «Где требования?». Способность выявлять неочевидные риски до того, как они станут проблемой в проде.
Объяснить разработчику, почему это критичный баг. Доказать PM, почему нужно больше времени на тестирование. Защитить качество без скандалов и конфликтов.
Новый проект, новый стек, новая команда — и вы быстро включаетесь в работу. Учитесь на ходу, не боитесь неизвестности.
Видите связи между модулями. Понимаете, где изменение в одном месте сломает другое. Думаете на несколько шагов вперед.
А какой навык из списка вам дался труднее всего
#карьерный_трек
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
🤩6😁2
Кейс:
Вы автоматизировали тесты. Через месяц обнаружили, что из-за вашей ошибки 30% автотестов не выполняются корректно — но все показывали "passed". Возможно, из-за этого пропустили баги в production.
👍 — Сразу сообщаю команде и фикшу публично
🤩 — Тихо чиню и надеюсь, никто не заметил
🥰 — Сообщаю только тимлиду, решаем вдвоём
❤️ — Анализирую impact, потом поднимаю вопрос
#стендап_qa
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
🥰12👍3🤩3❤1
🎄 Скоро Новый год, а ты всё ещё не в бигтехе?
Если твой путь лежит в ML, DS или AI, то одна вещь решает всё: математика. Без неё — хоть три проекта сделай, хоть сотню туториалов посмотри — на собесе тебя всё равно вернут на «а что такое градиент?»
🔥 Экспресс-курс «Математика для Data Science» — 8 недель, чтобы закрыть базу раз и навсегда.
Что внутри:
🔘 живые вебинары, где можно задавать вопросы экспертам
🔘 записи лекций + доступ к материалам
🔘 практические задания на Python и финальный мини-проект с фидбеком
🔘 программа обновлена в ноябре 2025
🔘 2 месяца только нужного — без воды
🔘 достаточно школьной математики и базового Python
🎁 Бонусы ноября:
→ 40% скидка до 30 ноября
→ при оплате до конца месяца — курс «Базовая математика» в подарок
→ бесплатный тест, чтобы узнать свой уровень математики
👉 Хочу стартовать
Если твой путь лежит в ML, DS или AI, то одна вещь решает всё: математика. Без неё — хоть три проекта сделай, хоть сотню туториалов посмотри — на собесе тебя всё равно вернут на «а что такое градиент?»
🔥 Экспресс-курс «Математика для Data Science» — 8 недель, чтобы закрыть базу раз и навсегда.
Что внутри:
🔘 живые вебинары, где можно задавать вопросы экспертам
🔘 записи лекций + доступ к материалам
🔘 практические задания на Python и финальный мини-проект с фидбеком
🔘 программа обновлена в ноябре 2025
🔘 2 месяца только нужного — без воды
🔘 достаточно школьной математики и базового Python
🎁 Бонусы ноября:
→ 40% скидка до 30 ноября
→ при оплате до конца месяца — курс «Базовая математика» в подарок
→ бесплатный тест, чтобы узнать свой уровень математики
👉 Хочу стартовать
🤩5
Best-Practices-To-Write-Good-Test-Cases-Infographics.jpeg
152.6 KB
🧪 Шпаргалка: лучшие практики тест-кейсов
Краткая подборка правил, которые помогают писать чёткие, понятные и рабочие тест-кейсы. Подойдёт как быстрый чек-лист перед оформлением или ревью.
🐸 Библиотека тестировщика
#артефакт
Краткая подборка правил, которые помогают писать чёткие, понятные и рабочие тест-кейсы. Подойдёт как быстрый чек-лист перед оформлением или ревью.
#артефакт
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
🤩5🥰2❤1
В прошлый раз разобрали базовые приёмы: форматирование JSON, отправку файлов, отслеживание редиректов, замер времени ответа и поиск флаков.
Сегодня — про авторизацию и куки, без которых не протестировать ни один нормальный API.
# Логинимся и сохраняем куки
curl -c cookies.txt -X POST -d "user=admin&pass=secret" https://api/login
# Используем куки в следующих запросах
curl -b cookies.txt https://api/profile
# Посмотреть куки
cat cookies.txt
# Обновить куки (читать и писать одновременно)
curl -b cookies.txt -c cookies.txt https://api/refresh
# Проверить, что куки отправляются
curl -v -b cookies.txt https://api/test 2>&1 | grep Cookie
# 1. Логин
curl -c cookies.txt -X POST -d '{"user":"test"}' https://api/login
# 2. Запрос с авторизацией (должен вернуть 200)
curl -b cookies.txt -s -o /dev/null -w "%{http_code}\n" https://api/profile
# 3. Удалить куки и повторить (должен вернуть 401)
rm cookies.txt
curl -s -o /dev/null -w "%{http_code}\n" https://api/profile
🔹 Основы IT для непрограммистов
🔹 Получить консультацию менеджера
🔹 Сайт Академии 🔹 Сайт Proglib
#тест_драйв
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👍4🥰2🤩2
🔥 На рынке сейчас математика — снова король: AI растёт быстрее, чем вузы успевают обновлять программы. Мы же перестраиваем курс под индустрию мгновенно.
Хочешь наконец разобраться в математике для DS, а не гуглить «что такое градиент» перед собесом?
Новый курс «Математика для разработки AI-моделей» — это 8 недель плотной подготовки, свежая программа и только актуальные темы, которые реально нужны в ML.
Что в курсе:
→ линал, производные, градиенты, вероятности, статистика;
→ практика на Python и 3 большие ДЗ;
→ живые вебинары + разбор ваших вопросов;
→ финальный мини-проект, который можно положить в портфолио;
→ доступ к материалам и чат с экспертами.
Для старта нужны только школьная математика и базовый Python.
🎁 Бонусы ноября:
— скидка 40% до 30 ноября;
— «Базовая математика» в подарок при оплате;
→ бесплатный тест уровня математики.
👉 Записывайся на курс
Хочешь наконец разобраться в математике для DS, а не гуглить «что такое градиент» перед собесом?
Новый курс «Математика для разработки AI-моделей» — это 8 недель плотной подготовки, свежая программа и только актуальные темы, которые реально нужны в ML.
Что в курсе:
→ линал, производные, градиенты, вероятности, статистика;
→ практика на Python и 3 большие ДЗ;
→ живые вебинары + разбор ваших вопросов;
→ финальный мини-проект, который можно положить в портфолио;
→ доступ к материалам и чат с экспертами.
Для старта нужны только школьная математика и базовый Python.
🎁 Бонусы ноября:
— скидка 40% до 30 ноября;
— «Базовая математика» в подарок при оплате;
→ бесплатный тест уровня математики.
👉 Записывайся на курс
❤3🥰2🤩2
Иногда кажется, что вселенная издевается: у всех зелёное, а у вас всё падает. CI красный без причины. Новая фича — сплошные edge cases.
Куда вы идёте в такие моменты? У каждого свой «секретный набор»: статьи, тг-каналы, эксперты
Делитесь:
Может, ваш совет спасёт кого-то в следующий раз.
Собираем список полезных ресурсов для тестировщиков
#стендап_qa
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
🥰5🤩2👍1
Когда данные раскиданы по разным таблицам, JOIN помогает собрать нужную картину. Главное — понимать какие строки остаются в результате, и картинка ниже это как раз показывает.
Коротко по сути:
А варианты с NULL — это просто та же логика, но с акцентом на то, где данных нет.
Как запомнить одной фразой:
• INNER — пересечение
• LEFT — левое всё, правое по совпадению
• RIGHT — правое всё, левое по совпадению
• FULL — берём всё
#теория_на_пальцах
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👍7🥰2🤩2
Git_GitLab_Cheat_Sheet_RU.pdf
193.5 KB
Что внутри:
— Основные команды
— Коммиты, ветки, история
— Полезное для QA: проверка изменений, сравнение веток, воспроизведение багов
Доступны два варианта — на русском и английском.
— Скидка 40% на все курсы Академии
— Розыгрыш Apple MacBook
— Бесплатный тест на знание математики
#артефакт
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
❤🔥4🥰3🤩2😁1
В e-commerce пропадали заказы с товарами "Summer Collection".
Проблема:
— Поиск находит товар
— Клик по ссылке из избранного → 404
В чём дело:
Backend искал в БД буквально
Summer%20Collection вместо Summer Collection
# Проблемный код
product = db.query(Product).filter_by(
name=request.args.get('name') # "Summer%20Collection"
).first()
Postman обманывает:
Вводишь
/api/products/Summer%20Collection→ Postman сам декодирует
→ Тест проходит
Автотесты «слишком правильные»:
requests.get(f"/api/products/{name}")
# requests library сама кодирует
Не тестировали:
— Прямые ссылки из email
— Закладки браузера
— Шаринг в мессенджерах
У вас было такое?
👍 — Да, ловили
❤️ — Теперь буду проверять
🔥 — Было в проде
— Скидка 40% на все курсы Академии
— Розыгрыш Apple MacBook
— Бесплатный тест на знание математики
#разбор_полетов
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
❤7🔥2👍1🤩1🌚1
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
😁6🤩2💯2
Нашли крутой тренажер
В первом челлендже дают обычное поле «Имя» в форме регистрации. Нужно найти все возможные баги и тест-кейсы. Звучит просто? Система знает 18 разных проверок для этого поля
Почему стоит попробовать:
— Скидка 40% на все курсы Академии
— Розыгрыш Apple MacBook
— Бесплатный тест на знание математики
#тест_драйв
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
🥰3👍2🤩2
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
🔥 Хочешь строить свои AI-модели, а не просто запускать чужие?
Proglib.academy открывает курс «Математика для разработки AI-моделей» — программу, которая превращает понимание ML из «черного ящика» в осознанную инженерную работу.
📌 Почему без математики в AI никуда:
→ Чтобы пройти собеседование. Это первый фильтр: линал, матстат, оптимизация — спрашивают везде.
→ Чтобы понимать процесс изнутри. Инженер AI должен понимать, почему и как работает модель, а не просто жать fit().
🎓 Что будет на курсе:
→ 3 практических задания на Python + финальный проект с разбором от специалистов;
→ программа обновлена в ноябре 2025;
→ за 2 месяца пройдёшь весь фундамент, нужный для работы с моделями;
→ преподаватели — гуру математики, методисты и исследователи из ВШЭ и индустрии.
🎁 Бонусы ноября:
— 40% скидка;
— получаешь курс «Школьная математика» в подарок;
— короткий тест и узнать свой уровень.
🔗 Подробнее о курсе
Proglib.academy открывает курс «Математика для разработки AI-моделей» — программу, которая превращает понимание ML из «черного ящика» в осознанную инженерную работу.
📌 Почему без математики в AI никуда:
→ Чтобы пройти собеседование. Это первый фильтр: линал, матстат, оптимизация — спрашивают везде.
→ Чтобы понимать процесс изнутри. Инженер AI должен понимать, почему и как работает модель, а не просто жать fit().
🎓 Что будет на курсе:
→ 3 практических задания на Python + финальный проект с разбором от специалистов;
→ программа обновлена в ноябре 2025;
→ за 2 месяца пройдёшь весь фундамент, нужный для работы с моделями;
→ преподаватели — гуру математики, методисты и исследователи из ВШЭ и индустрии.
🎁 Бонусы ноября:
— 40% скидка;
— получаешь курс «Школьная математика» в подарок;
— короткий тест и узнать свой уровень.
🔗 Подробнее о курсе
🤩3🥰2
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
🥰4🤩2🌚1