QAエンジニアの幅広い業務を整理し、3つのジョブディスクリプションを作ってみた｜Shogo Nameki
こんにちは、アルプでQAエンジニアをしている nametake です。 アルプでは最近QAチームが発足し、QAエンジニアを募集しています。 QAエンジニアの業務範囲は広く、単純にQAエンジニアとだけ募集をしても外部から見てどういう働き方ができるのかイメージしづらいと思います。 そこで、JaSST等で紹介されていた QMファンネル をベースにしつつ、3ヶ月間専任でやってきて見えたQA業務を細分化し、それぞれ別の役職として整理してみました。 イメージが付きやすいように整理をしただけなので、これに完全に当てはまって欲しいというわけではないですが、もし転職を考えた際に自分のスキルや、やりたいことと合致する部分がありましたら候補に入れていただければと思います。 目指すチーム体制と、QAエンジニアの3つの働き方アルプでイメージできるQAエンジニアの働き方は3つあり、それぞれ以下のように名前をつけてみま
CodeCaptcha – プログラマーだけを通すための CAPTCHA サービス
CodeCaptcha.io は、文字通り Code で CAPTCHA させるためのサービスです。 webサービスの利用や登録時に、プログラム(bot)による不正な自動投稿や大量の連続投稿・いやがらせなどを防ぐため、人間でないとできない入力を要求する CAPTCHA 、一番よく見かけるのはグネグネと曲げられたりした文字列を入力するものだと思います。 一般的なCAPTCHA の目的はbot を弾いて人間を通す関所のような役目ですが、CodeCaptcha では、この通行資格を人間ではなくプログラマ、あるいは少なくともプログラミングが多少わかる人、としているわけです。 デモで出てくるプログラムはこちら。 「プログラマといったって、道具も言語も人によってバラバラだろうし、どんな問題が出るのか?」と思いましたが、言語は JavaScript です。特にweb系のプログラマ向けなら妥当な選択ですね
Agile Testingを夢見たテスト自動化 〜ATDDへの挑戦から始まる 1年間の試行錯誤〜 / dreaming agile testing at basebank
「CIのためのテスト自動化」というテーマで第17回QUESに招待いただいた際の資料です。 - Agileチームにおけるテスト自動化の試行錯誤から得られたしくじり - Agile Testingの概要とその一つの取組みとしてのATDDの実践をテスト自動化目線で - システムレベルの自動E2Eテストの作成・維持に焦点を当てる
Launchableに入社しました | おそらくはそれさえも平凡な日々
本日10月1日、LaunchableにPrincipal Software Engineerとして入社しました。最近日本のエンジニア界隈でも少しづつ聞かれるようになったIC(Individual Contributor)としてのキャリアです。 ご存知の方も多いとは思いますが、LaunchableはあのJenkinsを作った川口さんらが2年前に創業された、まだ若いスタートアップです。自動テストにおける、スローテストやflakyテスト等の痛みを、AIの力で解決するプロダクトを作っています。 シリーズAの調達を終え、採用にも力を入れています。現在は、サービスの肝に関わるData Scientistを一番求めているようなので、興味のある方は是非採用応募してください。 Careers: Data Scientist - US or Japan | Launchable Inc. 元々優秀なスタッフ揃
1998/03/04
ソフトウェアのレビュー 先日はバグを見つける事について話した． 今日もちょっと関連してソースコードのレビューについての話だ． プログラマであるわたしはプログラムを作る．それと同時にバグも作る．一番いいのはバグを作らない事だが，残念ながらだれしもバグは作る．どのようにしてバグを作り込むかを分析すればひょっとしたらバグを埋め込まないプログラムの作り方を発見できるかもしれないが，現時点での研究もバグに関する理解も進んでいないので当面はバグはそこにあるものだという前提で物事をすすめていかないといけないであろう．とはいうものの，バグの少ないコードを書くプログラマも世の中にはいる．できればそのコツというかノウハウを学びたいものであるが残念ながらそれはある種黒魔術のようなもので素人には手が出せない神秘である． バグを埋め込んだのならそれをできる限り早く発見してできる限り早く修正したい．ソースコード１００
プログラマーがドキュメントを書かない理由
この記事は、著者の許可を得て配信しています。 Why programmers don’t write documentation 最近ではずっとコードのドキュメンテーションに関連した記事を書いていたので、当然、私のMediumのおすすめ記事には「開発者がドキュメントを書かない本当の理由」という記事が表示されるようになりました。この記事では、ドキュメントを書くための優れたツールがないことが、ソフトウェアエンジニアが自分の作業や判断をドキュメンテーションする意欲を失わせる最大の原因について書いています。 私は普段、特定の記事を批判したりはしませんが、この記事には怒りを覚えました。このライターは図解ツールについていくつかメリットに関して述べてはいますが、全体的に誤解を招くような内容になっており、この重要な問題をより分かりにくくさせています。2つの図解ツールを比較して、どちらも不十分なツールである
テストコードのリファクタリングが目指すもの/DXD 2021
学生時代にソフトウェア工学を学び、オブジェクト指向分析/設計に傾倒。執筆活動や講演、ハンズオンイベントなどを通じてテスト駆動開発を広めようと努力している。 『プログラマが知るべき97のこと』（オライリージャパン、2010）監修。『SQLアンチパターン』（オライリージャパン、2013）監訳。『テスト駆動開発』（オーム社、2017）翻訳。『Engineers in VOYAGE』（ラムダノート、2020）編者。テストライブラリ power-assert-js 作者。
E2Eテスト自動化のAutify（オーティファイ）に入社しました ＆ ご挨拶も兼ねて OSS を書きました - えいのうにっき
前職である株式会社はてなの最終出社を2月19日に終え、本日 Autify に入社しました！ Autify は、同名のE2Eテスト自動化のSaaSプロダクトを開発・提供しています。 autify.com さきほど初日としての業務を終えたところです。ありがたいことに、非常に高い期待を掛けてもらっていることをひしひしと感じていて、初日にインプットしてもらえた情報量も半端ないのですが、自分としては慌てず落ち着いてひとつひとつキャッチアップし、できるだけはやめに大きな成果を上げたいなと思っています。 職種は "カスタマーサクセスエンジニア" としての入社です。これまでの経歴で ソフトウェア（サーバーサイド）エンジニア セールスエンジニア Customer Reliability Engineer ......などの肩書で業務に取り組んできた自分としては、「事業の成長に貢献できることで自分ができること
リーダブルテストコード - Qiita
はじめに よく言われるように、ソースコードというものは書かれることよりも読まれることの方が多く、それゆえ読みやすいコードを書くということが非常に重要です。それはテストコードにおいても同様であり、プロダクトコードと同等に資産として扱う必要があります。 テストコードは具体的な値を用いて記述し、また複数の変数の値の組み合わせでテストケースを起こすため、プロダクトコードと比べて冗長になりがちです。 書籍『リーダブルコード』の14章でもテストコードの読みやすさについて触れられていますが、本稿では読みづらいテストコードをリファクタリングして読みやすくするためのテクニックを紹介したいと思います。 なおサンプルコードはJavaScriptで記述されており、そのテストコードはJest1を用いて書いています。 ソースコードはGitHubにあります。 リファクタリング(その壱) 以下の、決して読みやすいとはいえ
ペアプログラミングして気がついた新人プログラマの成長を阻害する悪習
最近、あまりプログラミングが得意でない人のサポートをする形で、長い時間にわたってペアプログラミングを行っている。そのなかで、気がついた悪い習慣と成長するための良い習慣というものをまとめてみる。 この記事のバックグラウンドとなる体系的知識が本になりました。 エンジニアリング組織論への招待 ～不確実性に向き合う思考と組織のリファクタリング あわせて読みたい 経営者マインドが足りない！vs. 現場に任せてくれない！の対立をなくすカードゲームをつくった話 新人プログラマに知ってもらいたいメソッドを読みやすく維持するいくつかの原則 新人プログラマに知っておいてもらいたい人類がオブジェクト指向を手に入れるまでの軌跡 ペアプログラミングして気がついた新人プログラマの成長を阻害する悪習 あきらめるにはまだ早い！ソースコードの品質向上に効果的なアプローチ 心理的安全性ガイドライン（あるいは権威勾配に関する一
機械学習システムの信頼性を数値化し、技術的負債を解消する論文「 The ML Test Score: A Rubric for ML Production Readiness and Technical Debt Reduction」
機械学習システムの信頼性を数値化し、技術的負債を解消する論文「 The ML Test Score: A Rubric for ML Production Readiness and Technical Debt Reduction」 2020-04-25 [抄訳] What’s your ML test score? A rubric for ML production systemsで紹介した論文の続編があったので読んでみました。 注意)この翻訳記事は原著論文の著者陣からレビューはされていませんShunya Ueta, are providing a translation and abridgment, which has not been reviewed by the authors.Change log2021/02/03ML Test Score を簡単に計算できるGoogl
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Shota Imai@えるエル on Twitter: "サイボウズが公開した、エンジニア研修のための資料がかなりすごいです https://t.co/CoHmM8tY4b Web、テスト、Docker、データベース、デザインなどなど、エンジニアに必要（全部習得すればその時点で一流感が）… https://t.co/IxyM5xb8DT"