Какую роль AI играет в вашей работе?
AI помогает быстрее анализировать требования и логи, готовить тестовые данные и черновики проверок, исследовать риски и автоматизировать повторяемые задачи. Финальные решения остаются за инженером.
Рабочий подход
Senior QA в эпоху AI
Мой подход объединяет инженерное мышление, управление рисками и практическое применение AI. Я выстраиваю качество от анализа требований до мониторинга после релиза, а AI использую для ускорения исследований, автоматизации проверок и принятия более обоснованных решений.
Что это означает
Для меня Senior QA — это не только поиск дефектов. Это понимание продукта и архитектуры, раннее выявление рисков, прозрачные критерии качества и процессы, которые помогают команде выпускать надёжное ПО без лишних задержек.
В работе я охватываю Web и Mobile, API, интеграции и микросервисы: проверяю требования, проектирую тестовые сценарии, развиваю регрессию и автоматизацию, анализирую логи и метрики. AI дополняет этот подход, но не заменяет инженерную оценку и ответственность за результат.
Как Ask Romeo подтверждает этот подход
Ask Romeo — практический AI-проект, в котором соединены диалоговый интерфейс, база знаний, Wiki/RAG-поиск, отображение источников и контроль качества ответов. В нём я применяю QA-подход к AI-продукту: проверяю локализацию, устойчивость интерфейса, корректность маршрутов, работу при недостатке данных и регрессию пользовательских сценариев.
Подробнее можно посмотреть в разделе проекта Ask Romeo и в разделе проектов.
Частые вопросы
На чём сосредоточена ваша QA-экспертиза?
На построении и развитии QA-процессов, тестировании Web и Mobile, API, интеграций и микросервисов, а также на регрессии, наблюдаемости и автоматизации качества.
Где можно увидеть практический результат?
В Ask Romeo и других проектах портфолио: там показаны реальные продуктовые сценарии, применяемые технологии и QA-задачи, с которыми я работаю.