Никаких записей курсов — только живое общение
Курсы
Наши курсы
Программирование
Тестирование
Анализ данных
TeachMeSkills в Ютубе
Здесь мы публикуем годный контент, подробные разборы и практический опыт учителей
Дистанционный курс — 1,5 месяца
Тестирование с AI: инструменты и практики
Научишься превращать AI в своего QA-ассистента
Свяжемся в течение рабочего дня
Нажимая на кнопку, я соглашаюсь на обработку персональных данных
Идет набор групп
За 8 лет наша школа выпустила более 11500 айтишников, успешно начавших свою карьеру в международных IT компаниях.
Кем ты станешь
AI-тестировщик — это специалист, который использует ИИ, чтобы упростить рутину и ускорить работу. Вместо долгого ручного создания тестов и разбора логов ты применяешь AI-инструменты для генерации сценариев, анализа пайплайнов, подготовки отчётов и визуальных проверок. После курса ты сможешь применять AI в ежедневных QA-задачах и работать быстрее и точнее. Это помогает новичкам быстрее влиться в команду, практикующим QA расширять свои возможности, а лидам — внедрять современные процессы и повышать эффективность команды.
Чему ты научишься?
- Научишься получать unit, API и UI-тесты из требований с параметрами, асертами и моками.
- Сможешь быстро собирать баг-репорты, тест-планы и AI-сводки результатов в удобном формате.
- Освоишь анализ логов Jenkins, Allure и CI/CD с помощью AI, находя причины фейлов за минуты.
- Будешь ускорять ручное тестирование, генерируя тест-кейсы, чек-листы и BDD-сценарии по описанию требований.
- Сможешь проводить визуальное тестирование: сравнивать скриншоты, выявлять отличия и использовать Visual AI.
- Научишься создавать тестовые данные, находить edge-cases и моделировать security и performance-сценарии.
Зарплаты специалистов по тестированию с AI
Источник данных: HH.ru
1400 $ - 2200 $
На рынке резко вырос спрос на QA-инженеров, которые умеют работать с AI-инструментами: от генерации тестов до анализа логов и CI/CD.
124Спрос превышает предложение: бизнесу нужны QA, которые работают быстрее, глубже и способны закрывать задачи, раньше доступные только SDET-ам. AI-специализация стала конкурентным преимуществом и напрямую влияет на уровень дохода.
Программа курса по Тестировании с ИИ
32 академических часа
Составлена практикующими IT-специалистами.
Тестирование c ИИ
Введение в AI и LLM для тестировщиков
- Как работает LLM: базовые принципы (обучение, токены, контекст, ограничения).
- Отличие LLM от классических инструментов автоматизации тестирования.
- Обзор экосистемы AI-инструментов для QA.
- LLM как часть SDLC
- Подходы к использованию AI в ежедневной работе тестировщика.
- Сравнение ChatGPT, Claude, Gemini, Copilot, локальные модели
Промт-инжиниринг: как правильно “общаться” с AI
- Шаблоны: роль-контекст-задача-формат-ограничения.
- Few-shot, self-consistency, критик-рефлексия.
- Chain-of-Thought
- Плейбук промтов для: API-тестов, UI-диффов, баг-репортов.
- Практика: A/B-сравнение промтов + мини-eval (табличка метрик).
- Плохие примеры промтов
AI-помощники разработчика и тестировщика
- Генерация @Before/@After, параметризованные тесты, моки, ассёрты.
- Guardrails: статика, линтеры, property-based tests от LLM.
- Альтернативы (Codeium/OSS) для вендор-нейтральности.
- Практика: PR с сгенерированными тестами + чек-лист качества.
- LLM code review
LLM в терминале и CI/CD. Gemini plugin, локальные модели
- Gemini plugin/модели: сценарии использования, лимиты.
- CLI/скрипты: curl + API, Python/Node клиенты, jq пайплайны.
- Инструменты: ollama (локальные), aider, llm (CLI), litellm (роутер).
- Безопасность: хранение ключей, PII-редакция, токен-бюджеты.
- Практика: джоб в CI “разобрать логи и сгенерировать отчёт”, redaction middleware.
- MLOps глазами QA
No/Low-code + API-ассистенты
- testRigor, Katalon AI Recorder: сильные/слабые стороны.
- Postman AI: генерация коллекций, тестов, примеров.
- Оркестрация: как соединить это с git/CI.
- Практика: из Swagger → набор API-тестов + smoke в CI.
Отчёты, логи и визуальное тестирование
- AI для баг-репортов и тест-планов (структура, ссылки, артефакты).
- Allure vs “AI-репорт”: когда и зачем.
- Разбор логов CI (Jenkins/Allure) через LLM; источники правды.
- Визуальные проверки: Applitools/аналог, пороги, борьба с флаки.
- Практика: пайплайн “тесты → Allure → AI summary → action items”.
- AI для root cause analysis
AI в BDD и трансформации процессов
- Генерация тест-данных с ограничениями (PII, GDPR).
- Security: промт-инжекшены, тесты авторизации, fuzz-кейсы от LLM.
- Performance: шаблоны генерации сценариев (k6/JMeter/Locust).
- BDD: из требований → Gherkin → автосценарии.
- Практика: фича-файл + автогенерация step-defs + smoke.
Этика, ограничения и практическое будущее AI в тестировании
- Политики: приватность, лицензии, retention, аудит.
- Prompt-regression: версионность промтов/моделей, offline eval.
- План внедрения в команде QA (пилот → масштабирование).
- Capstone: мини-проект из 3–4 артефактов
- AI fatigue
- Границы доверия
Учебный процесс
Преподаватели курса Тестирование с ИИ
Учись у лучших. Все наши преподаватели - практикующие специалисты в международных IT-компаниях
Тимофей
Ваше резюме после обучения
Профессиональные навыки:
- Понимание AI-инструментов в тестировании Работа с GitHub Copilot, TestRigor, Katalon, Postman AI, Gemini, Cursor IDE. Генерация тестов, анализ пайплайнов, автоматизация рутины.
- Генерация тестов и данных Unit, API и UI-тесты из требований: параметры, ассерты, моки, edge-кейсы. Создание тест-данных для функциональных, нагрузочных и security-сценариев.
- Работа с логами и CI/CD Анализ логов Jenkins, Allure, GitLab CI с помощью AI. Поиск причин фейлов, анализ пайплайнов, ускорение отладки.
- Ручное тестирование с поддержкой AI Создание чек-листов, тест-кейсов и BDD-сценариев (Gherkin) по описанию требований. Анализ требований и формирование тест-покрытия.
- Визуальное тестирование Сравнение интерфейсов с использованием Visual AI (Applitools и аналоги), поиск визуальных дефектов, анализ верстки.
- Security & Performance тестирование Моделирование угроз, генерация security-тестов (авторизация, fuzzing), первичное нагрузочное тестирование с помощью AI.
- Автоматизация и интеграции Базовое понимание API, JSON, no-code/low-code-инструментов, интеграция AI в рабочий пайплайн QA.
- Опыт работы с отчетностью Формирование баг-репортов, тест-планов и итоговых отчётов с AI-сводкой в стиле Allure / TestOps.
Помощь в трудоустройстве
Опытные HR-специалисты отвечают на вопросы, готовят к собеседованию и помогают каждому студенту получить работу мечты.
Раз
Рекомендации по составлению портфолио и резюме
Два
Подготовка к собеседованию в компаниях-партнёрах
Три
Персональные консультации по развитию карьеры
Стоимость обучения
Полная разовая оплата
35 000₽
Возможен вариант оплаты по банковской рассрочке от 6 до 18 месяцев. Более подробную информацию по программам рассрочки и кредитования можно узнать у менеджеров.
Оплата в рассрочку
Запись на обучение
Свяжемся в течение рабочего дня
Нажимая на кнопку, я соглашаюсь на обработку персональных данных