Карта навыков AI QA-инженера и план на 3 месяца
Восемь блоков навыков и понедельный план на 12 недель для тестировщика, который работает полный день: 5–7 часов в неделю, артефакт в конце каждой недели, список того, что можно смело отложить.
#карьера
Материалов: 5
Разборы
Кто такой AI QA-инженер и чем он отличается от обычного тестировщика
Что меняется, когда объект тестирования отвечает текстом и каждый раз по-разному: проблема оракула, недетерминизм, доли вместо pass/fail, новые классы дефектов. И что из вашего опыта тестировщика переносится без потерь.
LLM за 20 минут: что тестировщику нужно понимать
Токены, контекст, эмбеддинги, temperature и случайность, галлюцинации, RAG и агенты. Каждое понятие объясняю коротко и сразу перевожу на язык тестов: какой дефект из него следует и как его проверить.
Портфолио AI QA: как собрать проект, который покажет, что вы умеете проверять LLM
Структура проекта на GitHub, четыре артефакта, которые стоит в него положить, шаблон README и отчёта, а также типичные ошибки, из-за которых портфолио выглядит как учебная работа.
Python-минимум для AI QA: что учить за 2–3 недели и что пропустить
Список того, что нужно знать на Python, чтобы писать проверки LLM и RAG: JSON, HTTP-клиент, CSV, pytest с параметризацией, переменные окружения. С примером первого теста на ответ модели.