Как новые ландшафты определяют нашу с вами профессиональную реальность? Кажется, что изменилось всё, кроме требований выпускаться качественно и быстро. Почему частые релизы стали не просто трендом, а «производственной необходимостью» и как к этому адаптируются команды? Можно ли доверять тестам при таком подходе? Стала ли цена ошибки ниже? Можно ли ускориться, не потеряв в качестве?
Как отказываться от избыточного, не упуская важного в вопросах качества сложных и динамично развивающихся систем? Извечные вопросы автоматизации, её оптимизации, апгрейда и получения тестовых артефактов также не исчезают с QA радаров, поэтому смело переходим к реальным прикладным примерам, а также поразмышляем о будущем привычных инструментов.
Прикоснёмся к вопросам обеспечения качества ML-проектов и работы с данными. Затронем тестирование производительности и сравним инструменты. Узнаем, как строить качественный диалог с умными устройствами и, наверняка, утвердимся в понимании — то, что мы тестируем, постоянно учится чему-то новому, как и мы!