СЕРГЕЙ РУДИК · QA ENGINEER
Автоматизация
тестирования.
Больше уверенности
в релизе.
Помогу выстроить тестирование, автоматизировать API и внедрить AI-помощников там, где они экономят время команды.
Для команд с работающим продуктом и растущим backend.
Опыт в продуктовых командах
BI.ZONEMagnit.TechKaspersky LabDelivery Club
Места работы из моего резюме
01 / ЧЕМ ПОМОГУ
Начнём с того,
что тормозит вашу команду.
От точечного разбора до внедрения.
Объём, результат и стоимость согласуем до начала работы.
01ПОНЯТЬ, С ЧЕГО НАЧАТЬ
Аудит
тестирования
Баги доходят до пользователей, а команда не понимает, какие проверки важнее.
- Разберу тесты, процесс релиза и CI
- Найду пробелы и источники лишней работы
- Составлю план улучшений по приоритетам
НА ВЫХОДЕКарта рисков и конкретный план действий для команды.
Обсудить аудит
02СОКРАТИТЬ РУЧНОЙ РЕГРЕСС
Автоматизация
API с нуля
Backend растёт, ручные проверки занимают всё больше времени, а релизы ждать не могут.
- Соберу основу на Python и pytest
- Покрою согласованные сценарии
- Подключу CI и передам документацию
НА ВЫХОДЕРабочий набор автотестов, который команда сможет развивать.
Обсудить автоматизацию
03ВЕРНУТЬ ДОВЕРИЕ К ТЕСТАМ
Быстрые и стабильные
автотесты
Проверки идут слишком долго, случайные падения отвлекают, а красный пайплайн стал привычным.
- Найду причины нестабильных падений
- Оптимизирую запуск и подготовку тестовых данных
- Настрою параллельное выполнение
НА ВЫХОДЕИсправления и сравнение времени и стабильности до и после работы.
Разобрать мои тесты
04ПРОВЕРИТЬ ПОЛЬЗУ AI
AI-помощники
для QA
Требования, документация и разбор падений отнимают время, которое хочется вернуть команде.
- Выберем одну повторяющуюся задачу
- Соберу агента под ваш рабочий процесс
- Проверим качество на реальных примерах
НА ВЫХОДЕРабочий пилот, оценка качества и решение о дальнейшем внедрении.
Обсудить AI-пилот
02 / AI В РАБОЧЕМ ПРОЦЕССЕ
Делегируйте рутину.
Сохраните контроль.
Начнём с одной задачи, а пользу оценим на ваших примерах. Вы будете понимать, что делает агент и как проверяется его результат.
Выбрать задачу для пилотаНовое направление: начинаем с ограниченного пилота и заранее согласованных критериев качества.
01Требования и документация
Поиск противоречий, черновики тест-планов, чек-листов и сценариев.
02Создание автотестов
Черновики тестов по API-спецификации и коду проекта с ревью команды.
03Разбор падений
Сводки по логам, группировка ошибок и гипотезы о причинах сбоев.
04Валидации и проверки AI
Проверки данных по правилам и схемам; наборы примеров для оценки ответов AI-функций.
Строгие проверки — в коде. Результаты AI — по критериям качества. Изменения — через ревью.
03 / ОПЫТ ЗА ПРЕДЛОЖЕНИЕМ
Сам строю тестирование.
Помогу выстроить ваше.
Работаю в QA с 2017 года. Сейчас — в команде SIEM в BI.ZONE. Занимался автоматизацией API, веб- и мобильных приложений, а также инфраструктурой тестирования и обучением QA-инженеров.
>60%покрытие API тестами
в BI.ZONE
−40%время регресса
в BI.ZONE
2020–2026менторство
в SkillFactory
Результаты из моего опыта работы. Цели вашего проекта определим после разбора задачи.
Python · pytest · Playwright · GitLab CI/CD · Docker · Kubernetes · SQL
04 / КАК РАБОТАЕМ
Понятный объём.
Проверяемый результат.
Работаю лично: от первого разбора
до передачи результата команде.
01 / ЗНАКОМСТВОРазбираем задачу
Вы рассказываете о продукте, проблеме и ограничениях. Я уточняю, где могу помочь.
02 / ДОГОВОРЁННОСТИФиксируем результат
Согласуем состав работ, доступы, сроки, стоимость и критерии приёмки.
03 / РАБОТАДвигаемся по этапам
Показываю промежуточные результаты, обсуждаю изменения и собираю обратную связь.
04 / ПЕРЕДАЧАОставляем знания
Передаю код, документацию и рекомендации. Команда понимает, что делать дальше.
ПРИМЕР ИЗ ПРАКТИКИ
Автоматизация в SIEM-команде
Подход
В BI.ZONE разработал стратегию автоматизированного тестирования и фреймворк на Python и pytest. Интегрировал тесты в GitLab CI/CD.
Результат
Покрытие API тестами превысило 60%, а время регрессионного тестирования сократилось на 40%.
Пример из работы по найму, без раскрытия внутренних деталей продукта.
05 / ПЕРЕД СТАРТОМ
По делу.
Сколько это стоит?
Стоимость зависит от объёма, состояния проекта и доступов. После знакомства предложу состав работ и оценку. Для аудита или пилота можно зафиксировать ограниченный объём.
Можно начать с небольшой задачи?
Да. Например, с разбора падающих тестов, автоматизации одной группы API-сценариев или AI-пилота для подготовки чек-листов.
У нас уже есть QA-команда. Это подойдёт?
Да. Могу помочь с отдельным участком: архитектурой автотестов, скоростью регресса, CI или внедрением AI-помощника. Решение передам вашей команде.
Что будет с кодом и данными при работе с AI?
До пилота согласуем допустимые данные, модель и среду. Выберем, что можно передавать внешним сервисам, а что должно оставаться внутри вашей инфраструктуры.
Можно договориться о поддержке после проекта?
Да, формат сопровождения обсудим отдельно: развитие тестов, консультации для команды или регулярная помощь с релизами.