Java QA Automation (2026) [Олег Пендрак]

Топикстартер · 8 авг 2026 в 04:49

Складчина: Java QA Automation (2026) [Олег Пендрак]

Практическая программа для Manual QA и начинающих автоматизаторов. Java 21, API, UI, Kafka, PostgreSQL, моки и CI/CD собраны вокруг реального проекта ShawarmaShop. Подготовитесь к рабочим задачам и техническим собеседованиям, итоговый грейд зависит от вашего стартового опыта.

Шесть «болей» новичков и мануальщиков, которые я слышу годами. Под каждую — конкретный модуль, проект, домашка или живой ответ в чате.

6 болей · 6 решений:

1. Прошёл курс, а на собесе спрашивают то, чего не было.

Как решаем:
Учим то, что реально спрашивают: REST/SOAP/GraphQL/gRPC, Kafka, JDBC, фабрики тестовых данных, чтение чужого кода.

2. В портфолио — учебная Petstore-демка, как у всех.

Как решаем:
Backend-приложение ShawarmaShop с четырьмя API-протоколами, webhooks и Kafka — не типовая Petstore-демка.

3. Тесты пишут, но не показывают как это встраивается в CI и команду.

Как решаем:
Полный pipeline: Gradle → Allure → Docker → GitLab CI. Работаем как на проде.

4. Стало непонятно, как пользоваться LLM, чтобы не писать ересь.

Как решаем:
Отдельный модуль AI: prompt-инженерия, Kiro IDE, генерация тестов, ревью кода через Claude/ChatGPT.

5. Техническая база есть, но резюме и собеседования остаются отдельной задачей.

Как решаем:
Карьерный блок: резюме, стратегия поиска, мок-собеседование, soft skills и разбор обратной связи.

6. Из ручника тяжело перейти — не хватает базы по Java.

Как решаем:
Курс начинается с переменных и циклов, затем постепенно переходит к автотестам, проекту и CI/CD.

Java даёт инженерную глубину.

Вместо обещаний конкретной зарплаты курс показывает полный рабочий контекст: от языка и тестовых библиотек до интеграций, инфраструктуры и собеседований. Конкретный грейд после обучения зависит от стартового опыта и качества выполненного проекта.

Маршрут обучения:

Старт — Основы Java
Синтаксис, ООП, коллекции, исключения, дженерики и Stream API.

Практика — Автотесты и интеграции
API, UI, PostgreSQL, Kafka, WireMock и асинхронные сценарии.

Результат — Портфолио и подготовка к интервью
Проект, CI/CD, отчёты, разбор резюме и итоговое мок-собеседование.

Почему стек полезен:

Подходит для сложных продуктов:
Java часто встречается в системах с большим числом сервисов и интеграций. Поэтому в программе есть не только UI, но и API, БД, Kafka, моки и CI/CD.

Зрелый тестовый стек:
JUnit 5, REST Assured, Selenide, AssertJ, Allure и WireMock позволяют собрать поддерживаемый фреймворк, а не набор разрозненных тестов.

Навыки переносятся в команду:
Архитектура, конфигурация, Git, Docker и пайплайны пригодятся независимо от конкретной компании или домена продукта.

Стек курса Java QA Automation

Не зоопарк случайных библиотек, а собранная под продакшен экосистема. Кликни плитку — увидишь, зачем она в реальном проекте.

Java 21 — Language

JUnit 5 — Framework

REST Assured — API Tests

AssertJ — Assertions

Selenide — UI Tests

WireMock — Stub Partners

Allure — Reports

Datafaker — Test Data

JDBC + Hikari — DB Layer

Apache Kafka — Streams

Awaitility — Async Waits

Owner — Config

Внешние интеграции — 4 API-протокола:

REST — классический API

SOAP — Legacy Enterprise

GraphQL — Schema-First

gRPC — бинарный RPC

Глубоко, по-инженерному

Not Junior-Tier.
Темы разбираются не «галочкой», а так, как ты будешь писать в нормальной команде. Не первый попавшийся пример из YouTube-туториала, а подходы прод-уровня — те, что отличают самоучку от инженера на собесе.

Page Object на каждый экран

Типизированные клиенты и DTO

Awaitility вместо Thread.sleep

Нормальные моки внешних систем

Repository + RowMapper

JUnit 5 Extensions для фикстур

Реальный backend для автотестов — 4 API-протокола + webhooks

Платежи, вебхуки, интеграции — есть на каждом проекте. В ShawarmaShop всё это работает: оплата → webhook → статус.

Стенд поднимается одной командой `docker compose up`.

AI в QA-автоматизации — отдельный модуль

На рынке уже не «знаешь Java» против «не знаешь Java», а «знаешь как работать с LLM» против «не знаешь».

Мы учим конкретные сценарии — генерацию тестов, ревью, дебаг и архитектуру через AI. Не магии, а ремеслу.

Программа:

Основы Java — 2–3 недели, 13 уроков

Тестовый стек — 3–4 недели, 14 уроков

Внешние интеграции — 1 неделя, 4 урока

Реальный проект ShawarmaShop — 3–4 недели, 10 уроков

Workflow и CI/CD — 1–2 недели, 2 урока

AI в автоматизации — 1–2 недели, 3 урока

Карьерный блок — 1 неделя, 3 урока

1. Основы Java — 2–3 недели, 13 уроков

Синтаксис и базовые конструкции:

01. Введение в курс:
Как устроено обучение и проектная работа

02. Переменные и типы:
С нуля до уверенного владения

03. Операторы:
Арифметика, сравнения, логика

04. Строки:
Форматирование, неизменяемость, StringBuilder

05. Коллекции:
List, Set, Map — когда что выбирать

06. Методы:
Параметры, перегрузка, рекурсия

07. Файлы и конфигурация:
Properties, файловая система

Объектно-ориентированное программирование:

08. ООП: основы:
Классы, объекты, инкапсуляция

09. ООП: наследование:
extends, super, абстракции

Продвинутые конструкции:

10. Исключения:
try-with-resources, проверяемые / непроверяемые

11. Перечисления:
Enum как замена «магических констант»

12. Дженерики:
Типобезопасные коллекции и API

13. Лямбды и Stream API:
Функциональный стиль Java

Итог фазы: Свободно пишешь код

2. Тестовый стек — 3–4 недели, 14 уроков

Ядро тестов и данные:

01. JUnit 5:
@Test, lifecycle, параметризация

02. AssertJ:
Fluent-assertions с цепочками

03. Lombok:
@Data, @Builder, меньше boilerplate

04. Jackson:
JSON ↔ Java-объект для DTO

05. Owner:
Typesafe-конфигурация: baseUrl, db, kafka

06. Faker:
Реалистичные данные без хардкода

Отчёты и БД:

07. Allure:
Steps, screenshots, attachments в отчётах

08. JDBC:
Прямые SQL-проверки в PostgreSQL

API, UI и моки:

09. REST Assured:
API-тесты с given / when / then

10. Selenide:
Браузерная автоматизация: $/$$/.shouldBe

11. WireMock:
Стабы партнёров: REST, SOAP, GraphQL, gRPC

Асинхронность и расширения:

12. Awaitility:
await().atMost(...) вместо Thread.sleep

13. Kafka:
Доменные события, consumer-тесты

14. JUnit Extensions:
Переиспользование setup в lifecycle

Итог фазы: Знаешь весь стек

3. Внешние интеграции — 1 неделя, 4 урока

Legacy и интеграции:

01. SOAP:
XML-конверты, WSDL, тестирование legacy API

02. Webhooks:
Callback от партнёра, idempotency, retry

Современные протоколы:

03. gRPC:
Protobuf, четыре типа RPC, status codes

04. GraphQL:
Query / mutation, errors[], schema-first

Итог фазы: 4 API-протокола + webhooks

4. Реальный проект ShawarmaShop — 3–4 недели, 10 уроков

Инфраструктура и архитектура:

01. Docker & Compose:
Поднимаем стенд через docker compose up -d

02. Architecture:
Пакеты, маркеры @DbTest / @KafkaTest, lifecycle

03. Config:
TestEnvironment, Owner, профили окружений

Слои тест-фреймворка:

04. API Clients:
RestApi, ApiResult, 6 доменных клиентов

05. DB Layer:
Jdbc, Repository, Hikari, DbFixtureScope

06. Factories & Fixtures:
Lombok-builder + auto-cleanup seed-данных

Интеграции и UI:

07. Kafka Bus:
KafkaTestBus, EventExpectation, DSL ожидания

08. Partner Stubs:
WireMock для REST, SOAP, GraphQL, gRPC

09. UI Tests:
Selenide, Page Objects, BrowserLifecycle

Эталоны:

10. Reference Tests:
Showcase-пакет: эталоны для каждого сценария

Итог фазы: GitHub-портфолио

5. Workflow и CI/CD — 1–2 недели, 2 урока

Git и командная работа:

01. Git:
Snapshot-модель, ветки, merge / rebase, conventional commits

02. GitLab CI/CD:
Pipeline, jobs, runners, тесты + Allure-артефакт

Итог фазы: Конвейер на проде

6. AI в автоматизации — 1–2 недели, 3 урока

AI-инструменты:

01. Введение в AI:
Что реально работает в современном QA + Arena.ai с топ-моделями

02. Промпт-инжиниринг:
Шаблоны для тестов, ревью, разбора багов

03. AI Chat в IntelliJ Idea:
Покупка токенов, аккаунты, подключение внешнего API ключа, MCP, Skills, Specs, Steering

Итог фазы: Рабочий AI-процесс

7. Карьерный блок — 1 неделя, 3 урока

Резюме и собеседования:

01. Резюме QA-инженера:
Структура, контент, типичные ошибки

02. Стратегия поиска работы:
Прямой контакт, рекомендации, нетворкинг

03. Soft skills для QA:
Коммуникация, behavior-вопросы, STAR-метод

Итог фазы: Готовность к собеседованиям

Автор Олег Пендрак

Прошёл путь от джуна-мануальщика до Tech Lead за 4 года. Автоматизировал тестирование в продуктах с миллионами пользователей.

Создал ThreadQA — канал и сообщество, где разбираю автоматизацию без воды.

Tech Lead · ThreadQA

5+ лет в автоматизации

300+ консультаций

10к+ на YouTube

Что получите:

Все модули — предзаписанные видео с конспектами (рекомендуемый срок 12–17 недель)

ShawarmaShop — реальный backend для тестов

12+ библиотек: REST Assured, Selenide, Kafka, JDBC

AI-модуль: LLM · Prompts · API ключи и токены

Карьерный блок: резюме, поиск, soft skills

Домашние задания с проверкой и письменным фидбэком — обычно в течение 24 часов в рабочие дни

Конспекты и квизы к каждому модулю

Цена 65000 руб.
Скрытая ссылка