К 2025 году роль Software Development Engineer in Test (SDET) станет еще более важной благодаря новым технологиям и трендам. Усиление автоматизации, использование AI и машинного обучения в тестировании, рост значимости DevOps и CI/CD, потребность в безопасности и тестировании на уязвимости, а также новые этические нормы приведут к расширению функционала SDET. С развитием облачных технологий, контейнеризации и Low-Code/No-Code платформ, специалисты SDET будут играть центральную роль в обеспечении качества и устойчивости программного обеспечения в условиях быстро меняющегося IT-ландшафта.

Всем привет, меня зовут Данила, я SDET-специалист в компании SimbirSoft и сейчас я расскажу про новые тренды в автоматизации, а еще, поскольку мы говорим о новых трендах, все картинки в статье я буду генерировать нейронной сетью. Статья будет состоять из нескольких частей, в первой я коснусь лишь тех трендов, которые касаются процессов внутри компаний, а во второй части мы поговорим о технологиях, которые наверняка будут активно использоваться в новом 2025 году. 

Содержание:

• Значимость SDET в 2025 году

• Углубление в DevOps и CI/CD

• Активное использование AI и ML в тестировании

• Повышение значимости безопасности и тестирования на уязвимости (Security Testing)

• Обучение навыкам программирования и аналитики данных

• Поддержка гибридных и распределенных команд

• Роль SDET в будущем

• Выводы

Значимость SDET в 2025 году

Итак, сначала поговорим о значимости моего направления в будущем, надеюсь инновационного, 2025 года. Роль SDET становится всё более важной в IT из-за нескольких факторов, связанных с быстрым развитием технологий. Автоматизация тестирования сейчас необходима, так как продукты разрабатываются и выпускаются быстрее. Ручное тестирование уже не успевает за таким темпом, и автоматические тесты помогают поддерживать высокое качество кода на каждом этапе разработки.

SDET-инженеры становятся незаменимыми, помогая находить баланс между скоростью разработки и качеством программного обеспечения.

Углубление в DevOps и CI/CD

DevOps и CI/CD — это подходы, направленные на ускорение разработки и повышения качества ПО за счет автоматизации всех этапов жизненного цикла ПО, включая тестирование.

В 2025 году ожидается переход к гиперавтоматизации, где будут автоматизированы все виды тестов (функциональные и нефункциональные) на всех уровнях.

Непрерывное тестирование в рамках CI/CD позволяет:

• Регулярно интегрировать и тестировать код.

• Автоматически развертывать успешные сборки.

• Выявлять ошибки на ранних этапах.

• Ускорять выпуск обновлений.

• Повышать надежность и качество ПО.

Автоматизация тестирования — это основа для эффективной работы DevOps и CI/CD.

Активное использование AI и ML в тестировании

Искусственный интеллект и машинное обучение революционизируют тестирование в DevOps и CI/CD. Внедрение AI и ML отразится на:

• Автоматизации создания и выполнения тестов.

• Анализе больших данных для выявления скрытых проблем.

• Прогнозировании потенциальных ошибок.

• Сокращении ручного труда и повышение эффективности.

• Повышении точности и скорости тестирования.

• Оптимизации процессов разработки и качества ПО.

В итоге, AI и ML делают тестирование более интеллектуальным и надежным, способствуя успешной реализации DevOps и CI/CD.

Повышение значимости безопасности и тестирования на уязвимости (Security Testing)

Этот процесс становится стандартом в разработке ПО. Безопасность встраивается в каждый этап, начиная с первых строк кода.

Автоматизированное тестирование на уязвимости и ручные проверки (пентесты) обеспечивают комплексную защиту.

Цель Security Testing – сделать каждого участника команды ответственным за безопасность, чтобы предотвращать атаки и создавать устойчивые приложения.

В 2025 году безопасность станет неотъемлемой частью разработки.

Обучение навыкам программирования и аналитики данных

Навыки программирования позволяют автоматизировать рутинные задачи, создавать решения для сложных проблем и разрабатывать новые продукты. Способность писать код помогает эффективнее взаимодействовать с технологиями и инструментами, что особенно важно в эпоху цифровой трансформации. Поэтому SDET-специалисту важно уметь программировать хотя бы на одном языке программирования.

Обучение программированию и аналитике данных дает ряд преимуществ:

• Карьерные перспективы. Навыки востребованы в таких областях, как IT, финансы, здравоохранение, маркетинг и производство. Роли, такие как аналитик данных, инженер данных, разработчик программного обеспечения и специалист по искусственному интеллекту, становятся все более популярными.

• Принятие решений на основе данных. В бизнесе и науке всё большее значение приобретает использование данных для обоснованных решений. Понимание процессов сбора, анализа и визуализации данных помогает компаниям принимать более эффективные решения.

• Автоматизация и оптимизация процессов. Умение программировать и анализировать данные позволяет автоматизировать рутинные процессы, повышая продуктивность и снижая затраты времени на выполнение задач.

Сегодня существует множество платформ, на которых можно обучиться программированию и аналитике данных как с нуля, так и на продвинутом уровне:

• Coursera — курсы по программированию на Python, аналитике данных, машинному обучению.

• edX — образовательные программы от университетов, таких как MIT, Harvard, посвященные как аналитике данных, так и программированию.

• Udemy — множество курсов по различным языкам программирования и инструментам для работы с данными.

• Kaggle — платформа для практики в области аналитики данных, где можно решать реальные задачи и участвовать в соревнованиях.

Поддержка гибридных и распределенных команд

Гибридные и распределенные команды сохраняют актуальность и важность для IT-индустрии, и к 2025 году их роль будет только возрастать. Это связано с глобальными изменениями в рабочих процессах, цифровой трансформацией и необходимостью адаптироваться к быстро меняющимся условиям бизнеса. Распределенные команды могут работать в разных часовых поясах, что помогает покрыть 24-часовой рабочий цикл и ускоряет разработку продуктов.

Роль SDET в будущем

Роль инженера по разработке и тестированию программного обеспечения (SDET) будет продолжать эволюционировать. В будущем SDET:

• Расширят сферу ответственности. Будут активно использовать ИИ для создания умных тестов, анализировать большие данные и прогнозировать проблемы.

• Углубят технические навыки. Будут владеть облачными технологиями, машинным обучением и языками программирования.

• Станут стратегическими партнерами, будут влиять на архитектуру систем и принимать важные решения о продукте.

Ключевые навыки будущего SDET:

• Автоматизация тестирования

• Программирование

• Базы данных

• Системное администрирование

• Повышенный акцент на ML и AI

• Безопасность

• Мягкие навыки

Выводы

2025 году будет неоспоримо важной для развития IT-продуктов. Углубление в практики DevOps и CI/CD, а также активное использование AI и машинного обучения в тестировании откроют новые возможности для повышения качества программного обеспечения. С увеличением внимания к безопасности и тестированию на уязвимости SDET-специалисты станут ключевыми фигурами в защите данных и обеспечении их надежности.

Обучение навыкам программирования и аналитики данных также станет важным аспектом работы SDET, особенно в контексте гибридных и распределённых команд. Эти команды будут актуальны к 2025 году, предлагая гибкость и доступ к талантам по всему миру. Хотя такие модели работы представляют свои вызовы, их преимущества в улучшении коммуникации и повышении эффективности делают их привлекательными для организаций.

В целом, специалисты SDET будут активно участвовать в формировании новых процессов внутри компаний, обеспечивая не только высокое качество, но и адаптивность к быстро меняющимся условиям рынка.

Спасибо за внимание!

Больше авторских материалов для SDET-специалистов от моих коллег читайте в соцсетях SimbirSoft – ВКонтакте и Telegram.