Главная / Курсы / Для тестировщиков / Профессия Инженер по тестированию + ИИ

Нейросети для тестировщиков Диплом о профпереподготовке Рассрочка Трудоустройство 6 мес Для новичков Онлайн

Профессия Инженер по тестированию + ИИ

Skillbox
онлайн-школа · 54 курса

Тестировщики тратят часы на рутинные проверки, анализ багов и написание тестовой документации. Нейросети ускоряют эти процессы: ChatGPT генерирует чек-листы и сценарии тестирования за минуты, помогает разобраться в ошибках, подсказывает оптимальные подходы к автоматизации.

▴ 4.1оценка редакции
Стоимостьот 134 908 ₽
Рассрочкаот 4 352 ₽/мес× 31 мес
Длительность6 мес
ФорматОнлайн
ДокументДиплом о профпереподготовке
ТрудоустройствоПомогают
ШколаSkillbox
НаправленияНейросети для тестировщиков

Оценка редакции ▴ 4.1

Считается по программе, практике, преподавателям и отзывам — не по рекламным бюджетам школы.

✓Плюсы

  • Доступна рассрочка на оплату
  • Диплом о профпереподготовке гос. образца — признаётся работодателями при трудоустройстве
  • Интеграция ChatGPT и промптинга для QA: генерация тест-кейсов, анализ багов и ускорение документирования — прямое применение ИИ в ежедневных задачах тестировщика

–Минусы

  • Курс ориентирован на базовую автоматизацию UI/API-тестов, а не на продвинутые техники работы с LLM (few-shot, chain-of-thought, RAG) для сложных тестовых задач
  • Отсутствует модуль по тестированию ИИ-функциональности как объекта качества и по распознаванию галлюцинаций моделей в контексте QA
Для кого

Для тестировщиков без опыта, которые хотят освоить автоматизацию и научиться применять ChatGPT для ускорения тестирования и анализа ошибок.

Бонусы и преимущества

Налоговый вычет 13%Можно вернуть до 13% стоимости через налоговый вычет.
Помощь с трудоустройствомКарьерный центр, помощь с резюме и поиском работы.
Поддержка наставникаКуратор или ментор на протяжении всего обучения.
СтажировкаПрактика на реальных проектах компаний-партнёров.
Дополнительные преимуществаВозможность получить дополнительную профессию на выбор (в расширенном тарифе)

Чему учит курс

  • Выявлять до 90% критических багов до релиза
  • Начать работать на позиции Junior QA-инженера
  • Получить доступ к платформе VK Testers для тестирования реальных сервисов
  • Получить возможность пройти стажировку в «Детском Мире»
  • Экономить время на тестах с помощью ChatGPT
  • Снизить число ошибок и повысить свою ценность как специалиста

Программа курса (10 модулей)

Профессия Инженер по тестированию + ИИ обучает использованию ИИ для работы IT-специалиста, включая автотесты на Java, JavaScript или Python. Программа рассчитана на новичков и включает 9+ проектов в портфолио, а также помощь в трудоустройстве.

  1. 1
    Введение в QA
    Познакомитесь с профессией и поймёте, как начать карьеру.
  2. 2
    Ручное тестирование мобильных и веб-приложений
    Тестирование UI/UX, основы теории.
  3. 3
    Функциональное тестирование
    Освоение техник тест-дизайна для форм и полей.
  4. 4
    Клиент-серверная архитектура
    Тестирование аналитики в мобильных приложениях.
  5. 5
    Тестирование API и клиент-серверная архитектура
    Работа в Postman, тестирование сетевых запросов.
  6. 6
    Выбор языка программирования для автотестов: Python
    Основы языка для написания автотестов.
  7. 7
    Выбор языка программирования для автотестов: Java
    Основы языка для написания автотестов.
  8. 8
    Выбор языка программирования для автотестов: JavaScript
    Основы языка для написания автотестов.
  9. 9
    Основы автоматизации UI-тестов: Python
    Автоматизация тестирования веб-интерфейсов.
  10. 10
    Основы автоматизации UI-тестов: Java
    Автоматизированное тестирование с Selenium WebDriver.

Навыки после курса

Тестирование веб- и мобильных приложений вручную и с помощью автотестовНаписание UI- и API-тестовСоздание тестовой документации и чек-листовЗнание SQL, Git, основ Java/Python/JavaScriptОпыт тестирования игрИспользование ChatGPT для ускорения тестирования и анализа ошибокЭффективное взаимодействие с разработчиками и аналитикамиАргументация приоритетов багов

Покрытие навыков направления Низкое покрытие

Какие темы подборки «Нейросети для тестировщиков» курс закрывает, а какие остаются за его рамками.

Закрывает

  • Построение структурированных промптов для QA-задач (роль → контекст → задача → формат → ограничения) в чат-моделях (ChatGPT, Gemini, Claude) — качество генерации тест-артефактов напрямую зависит от структуры запроса и переданного контекста продукта
  • Генерация тест-кейсов, чек-листов и BDD-сценариев из требований с помощью LLM с последующей ручной валидацией — ключевая ежедневная экономия времени тестировщика и самый частый сценарий применения ИИ в QA
  • Оформление баг-репортов и тестовой документации (тест-план, отчёт о тестировании) с помощью ИИ по шаблонам команды — документация занимает значительную часть времени QA и легко шаблонизируется под ИИ
  • Генерация и рефакторинг автотестов (UI, API, unit) в ИИ-ассистентах разработчика (GitHub Copilot, Cursor, Codex) — ускоряет переход от ручного тестирования к автоматизации и поддержку существующего кода тестов

Не входит в программу

  • Применение техник few-shot, chain-of-thought и итеративного уточнения промптов для сложных тестовых задач — без продвинутых техник модель даёт поверхностные и неполные наборы проверок
  • Анализ требований и пользовательских историй с помощью ИИ: поиск противоречий, пробелов и пропущенных сценариев — LLM хорошо ловит неоднозначности в спецификациях до старта тестирования и снижает цену ошибки
  • Подготовка тестовых данных и подбор граничных значений и edge-кейсов с помощью ИИ — генерация валидных и невалидных наборов данных — трудоёмкая задача, где ИИ даёт быстрый прирост покрытия
  • Распознавание галлюцинаций и ошибок LLM, проверка сгенерированных артефактов и понимание ограничений моделей — непроверенный вывод модели вносит ложные проверки и ошибочные баги в тестовую документацию
  • Соблюдение правил безопасности данных при работе с ИИ: что нельзя отправлять в внешние сервисы, работа с корпоративными и локальными моделями — тестовые данные и код часто содержат конфиденциальную информацию заказчика
  • Анализ логов, отчётов и падений в CI/CD (Jenkins, GitLab CI, Allure) с помощью ИИ для поиска первопричины (root cause analysis) — разбор красных прогонов и флаки-тестов — одна из самых дорогих задач в автоматизации
  • Работа с low-code и ИИ-платформами автоматизации тестирования (TestRigor, Katalon, Testim) — позволяет создавать устойчивые автотесты на естественном языке без глубокого программирования
  • Визуальное тестирование и тестирование интерфейсов с ИИ-инструментами сравнения скриншотов (Applitools, Percy) — автоматически выявляет визуальные регрессии, которые не ловят функциональные проверки
  • Тестирование ИИ-функциональности как объекта качества: критерии приёмки, проверка на галлюцинации и промпт-инъекции, оценка стабильности ответов — продукты с LLM внутри требуют отдельного подхода к качеству и метрикам, отличного от детерминированного ПО
  • Сборка собственного ИИ-помощника QA на базе своей документации (кастомные GPT, RAG-сервисы, ассистенты в Notion/Confluence) — даёт команде переиспользуемый инструмент, отвечающий в контексте конкретного продукта и стандартов тестирования

Описание курса

Skillbox · 134 908 ₽ · 6 мес · рассрочка

Тестировщики тратят часы на рутинные проверки, анализ багов и написание тестовой документации. Нейросети ускоряют эти процессы: ChatGPT генерирует чек-листы и сценарии тестирования за минуты, помогает разобраться в ошибках, подсказывает оптимальные подходы к автоматизации. Курс учит применять генеративные нейросети (generative AI) в реальной работе тестировщика — от планирования до анализа результатов.

Практический результат

После курса специалист использует ChatGPT для создания тестовых сценариев и документации, экономя 2–3 часа в день на рутине. Пишет автотесты на выбранном языке (Python, Java или JavaScript), которые работают вместо ручных проверок. Создаёт портфолио из 9+ реальных проектов от VK и других компаний — это конкретное доказательство навыков для работодателя. Тестирует веб- и мобильные приложения, API, игры. Результат: готовность к должности инженера по тестированию с пониманием, как нейросети ускоряют работу на каждом этапе.

Онлайн-школа
Skillbox
54 курса в каталоге Все курсы школы →
Подборки этого направления
Нейросети для тестировщиков5 курсов

Отзывы о курсе

Что рассказывают студенты, прошедшие курс.

Отзывов пока нет — будьте первым, кто поделится опытом обучения.

Оставить отзыв о курсе

Расскажите, как прошло обучение

Отзыв поможет тем, кто выбирает программу.

от 134 908 ₽245 287 ₽
Перейти к школе