Подборка помогает системно подготовиться к интервью на позицию QA-инженер: проверить теорию, потренировать практические задачи и объяснение решений. В подборке чаще встречаются темы: testing, qa, api.
Укажите приблизительный баланс API/backend- и UI-проверок за конкретный период, затем объясните предпочтение через тип задач, а не оценку одной области как более важной.
Ответьте исходя из своих интересов и опыта, уточнив, что входит в 70–80% frontend: ручные проверки, UI-автоматизация, доступность, браузеры или performance.
По доле 40% кейсов нельзя определить время ручного регресса: сценарии имеют разную длительность, подготовку и стоимость разборов; нужен фактический замер.
Моки ускоряют и стабилизируют тесты, позволяют воспроизводить редкие ошибки и не обращаться к платным сервисам, но могут разойтись с реальным контрактом.
Нужны оба подхода: автоматизация проверяет контракты и повторяемые наборы примеров, а ручная оценка помогает исследовать качество, неоднозначность и новые риски.
Разделите проверку AI-интеграции на надёжность API и качество результата: контракт, ошибки, лимиты, безопасность, задержку и оценку ответов на согласованном наборе примеров.
Оценка включает не только выполнение проверок, но и анализ требований, данные, окружение, автоматизацию, разбор дефектов и повторную проверку; неопределённость фиксируют отдельно.
Три шага: связать кейсы с актуальными бизнес-процессами, убрать или обновить устаревшее и закрыть пробелы по рискам, затем установить регулярное сопровождение модели.
В конспекте следует использовать термины «ООП» и «наследование». Пример Dog/Cat показывает полиморфизм, а Git — отдельную тему, не принцип объектного подхода.