Куда движется QA: как меняется спрос на тестировщиков

По оценкам Axenix, объемы тестирования (quality assurance, QA) программного обеспечения в России увеличиваются на 30–50% ежегодно. Столь высокий и устойчивый рост объясняется активным импортозамещением и необходимостью в автоматизации бизнес-процессов – это формирует потребность в создании, а следовательно, тестировании новых программных решений. Закономерно растет востребованность профильных специалистов.

Высокий спрос отражается на доходах тестировщиков. Так, согласно Хабр Карьере, по итогам второго полугодия 2024 г. средняя зарплата специалистов по тестированию составила 150 тыс. руб. – это шестое место по уровню доходов в ИТ после разработчиков, руководителей, аналитиков, системных администраторов и специалистов по информационной безопасности. При этом по сравнению с первым полугодием зарплаты тестировщиков выросли больше, чем у других специалистов (не считая ИБ), – на 20%, у остальных «вилка» составила 1–12%.

Исторически профессия тестировщика была не слишком популярна у будущих ИТ-специалистов. Было принято считать, что это наиболее простая специализация в сфере высоких технологий. Сегодня это уже далеко не так. 

Современное тестирование невозможно без погружения в специфику создания ПО и наличия практических навыков в этой области – как для разработки сложных нагрузочных скриптов или эмуляторов внешних систем, так и для формирования четкой картины работы кода, который подвергается проверке.

Во-первых, требуется глубокое понимание жизненного цикла разработки (SDLC) и умение читать код на нескольких языках, чтобы быстро локализовать дефект или написать автотест. Важно обладать знаниями и опытом в области программирования, например на Java, для разработки сложных скриптов и заглушек и быть уверенным пользователем Linux. 

Во-вторых, современный тестировщик должен уверенно владеть целым стеком технологий. Обязательны навыки работы с такими инструментами тестирования производительности как JMeter, K6, Gatling. Не обойтись без полноценного знания Kubernetes и Docker, а также брокеров сообщений – Apache Kafka, ArtemisMQ и RabbitMQ.

Необходимо уметь работать с различными хранилищами и базами данных: PostgreSQL, ClickHouse, Redis и Minio, использовать средства мониторинга Prometheus и Grafana. Кроме того, важно применять анализаторы трафика – DevTools, Fiddler и Wireshark.

Особые требования предъявляются к специалистам по нагрузочному тестированию, которое отличается своими масштабами и приближенностью к «боевым» условиям использования продукта. Такое тестирование имитирует реальную нагрузку на систему (например, десятки тысяч пользователей одновременно) для оценки ее стабильности и способности выдерживать пиковые условия. Важно проверить соответствие метрик производительности требованиям бизнеса. При этом результаты тестов зависят как от работы ПО, так и от сети, серверов, конфигурации окружения. 

Проведение нагрузочного тестирования часто требует использования специализированного ПО. Если разбивать стек по категориям, то он может выглядеть следующим образом:

Нагрузочное тестирование предполагает понимание бизнес-процессов (например, знание особенностей процесса кредитования важно для тестировщика, работающего с кредитным конвейером банка). Кроме того, необходимо обладать информацией о нефункциональных требованиях к бизнес-процессам – например, знать, что в пиковые дни в банках могут создаваться десятки тысяч кредитных заявок.

Одна из ключевых задач – составление профиля нагрузки, т.е. набора операций для нагрузочного тестирования с заданными интенсивностями их запуска. Обычно в профиль входят самые ресурсоемкие операции – наиболее частые (например, вход на главную страницу сайта) или «тяжелые» (формирование отчета). 

К составлению такого профиля нужно относиться со всей ответственностью и вниманием, так как одна из главных целей нагрузочного тестирования – эмуляция нагрузки, максимально похожей на продуктивную. Также важно понимать, какие тестовые данные нужно подготовить и где их взять, по каким критериям будет оцениваться успешность или неуспешность тестирования. 

Формулировать вопросы для каждого проекта нужно при составлении методики тестирования. Зачастую ответы на них требуют специальных знаний, и не только инженерных. Чтобы получить всю эту информацию, иногда приходится затрачивать много времени на изучение документации и системных требований, а также на анализ базы данных, отчетов или журналов тестируемой системы. 

Современные QA-инженеры становятся полноправными участниками DevSecOps-процессов, а их роль перестает быть второстепенной – от качества тестирования напрямую зависит устойчивость и масштабируемость конечного продукта. 

Сегодня работа в тестировании хорошо оплачивается, а кроме того, дает возможность развиваться дальше: осваивать программирование или другие направления в ИТ. Стоит отметить, что примерно одинаковое количество специалистов меняет специализацию с разработки на тестирование и наоборот.

Также в тестирование приходят из других профессий. Среди разных вариантов дополнительного образования часто выбирают именно специализацию тестировщика – считается, что с нее легче начать карьеру в ИТ. 

Тем, кто стремится получить специальность тестировщика ПО, стоит учитывать, что, как и в других ИТ-направлениях, к задачам тестирования сейчас все чаще подключают генеративный искусственный интеллект (ГенИИ). Существующие модели могут значительно ускорить выполнение ряда задач, например, помочь с подготовкой шаблонов документации, разработкой средств нагрузочного тестирования или первичным анализом ошибок. 

Но так как ГенИИ может ошибаться или терять контекст задачи по мере возникновения уточнений, его все еще необходимо перепроверять. Для решения же по-настоящему сложных задач, таких как локализация узких мест, возникающих в масштабных распределенных системах в ходе нагрузочного тестирования, ГенИИ еще не готов. Однако по мере создания новых моделей, обученных на правильных данных, возможности ГенИИ будут расти, и он будет использоваться в тестировании, в том числе в нагрузочном, все шире.

Из этого следует, что дефицит кадров, который наблюдается в сфере тестирования, не вечен, и уже в обозримой перспективе число задач, которые решаются людьми, сократится. Там, где сегодня работают два тестировщика, через несколько лет будет трудиться один. По мере того, как кадровый дефицит в тестировании в ближайшие годы будет снижаться, замедлится и рост зарплат. Более того, изменится суть профессии. Основная нагрузка тестировщиков сместится в область разработки сценариев тестирования и оценки его результатов. Поэтому, как и в множестве других областей, тестировщиков ждет непростая задача – вовремя адаптироваться к меняющимся реалиям ИТ-рынка.

Заметили неточность или опечатку в тексте? Выделите её мышкой и нажмите: Ctrl + Enter. Спасибо!