QA-аудит для крупной финтех-компании

Как Sibedge за две недели on-site провела аудит QA-процессов и разработала дорожную карту трансформации для одной из ведущих финтех-компаний Центральной Азии

Один из ведущих финтех-банков Центральной Азии с многомиллионной аудиторией пользователей. Банк активно развивает мобильные продукты и цифровые финансовые сервисы: платежи, переводы, управление счетами. Команда разработки насчитывала несколько инженерных команд, работавших над флагманским мобильным кошельком в режиме коротких спринтов.

Существующая модель разработки и тестирования перестала обеспечивать необходимый time to market. Руководство банка осознавало, что качество процессов тестирования не успевает за темпами роста продукта, и решило разобраться в причинах, прежде чем масштабироваться дальше. Банк обратился к Sibedge с запросом на независимую оценку зрелости QA-практик в команде разработки. Перед аудитом стояло четыре ключевых вопроса:

• Насколько эффективны текущие процессы тестирования и автоматизации? 

• Какие технические и организационные ограничения мешают росту качества продукта? 

• Какой стек инструментов оптимален для масштабирования автоматизации на все продукты компании? 

• Как выстроить систему развития QA-инженеров и управления компетенциями? 

Команда провела аудит по четырём направлениям: диагностика текущего состояния, приоритетные улучшения, стратегия автоматизации, организационные изменения.

AQA-эксперт Никита Черкашин выехал к заказчику в Душанбе и провёл аудит на месте в течение двух недель. За это время он лично встретился с инженерными командами, получил прямой доступ к окружениям и артефактам, наблюдал за реальными рабочими процессами — то, что невозможно воспроизвести в удалённом формате.

Проведены глубинные интервью с QA-инженерами, разработчиками, тимлидами и менеджерами. Изучены тестовые артефакты, баг-репорты, структура окружения и код автотестов. Выявлено 17 проблем с приоритизацией по критичности — от Blocker до Minor.

Сформирован список приоритетных изменений, дающих максимальный эффект в короткие сроки: 

• Реорганизация dev-окружения: переход на принцип «один стенд = полный стек сервисов» с изолированными базами данных 

• Отказ от тестирования на production с введением административного и технического запрета 

• Внедрение единой Test Management System 

Разработана долгосрочная стратегия на базе двух фреймворков: 

• Playwright (TypeScript) — для API и Web-тестирования: строгая типизация, service layer, CI/CD-пайплайн, контейнеризация через Docker 

• WebdriverIO + Appium — для мобильного E2E на iOS и Android: монорепозиторий с общей инфраструктурой, Page Object Model, интеграция с облачными фермами устройств 

Для каждого фреймворка подготовлены best-practice, паттерны архитектуры, шаблонный код и roadmap внедрения. 

Предложены изменения в организационной модели QA: 

• Роль Automation Stack Lead — архитектор стека, ментор и катализатор масштабирования экспертизы на все продукты компании 

• Роль Automation Integrator — старший автоматизатор на конкретном проекте-реципиенте 

• Матрица компетенций по 6 доменам (от базовых навыков до мобильной автоматизации) с градацией Junior / Middle / Senior 

• Четыре трека карьерного роста: технический, продуктовый, менторский, управленческий 

• Упразднение разделения на «Manual QA» и «Automation QA» — автоматизация признана сквозной инженерной компетенцией 

По итогам аудита клиент получил: 

• Структурированный отчёт с диагностикой 17 проблем, их категоризацией по Severity / Priority и планом устранения 

• Дорожную карту Quick Wins с конкретными шагами по реорганизации окружения, TMS и процессов 

• Сравнительный анализ инструментов: TMS, SaaS-фермы устройств, тестовые фреймворки 

• Готовые best-practice и архитектурные паттерны для Playwright и WebdriverIO/Appium 

• Матрицу компетенций QA и чеклист развития навыков автоматизации на JS-стеке 

• Обоснование новой ролевой модели и план её поэтапного внедрения 

Предложенные изменения формируют основу для системного развития QA и масштабирования автоматизации. Реализация дорожной карты позволяет компании:

• снизить зависимость релизов от ручного тестирования

•сократить время регрессионного тестирования по мере роста покрытия автотестами

•устранить практику тестирования на production и связанные с ней риски для пользователей

•повысить предсказуемость релизов и устойчивость CI/CD-процессов

•подготовить инфраструктуру и процессы для масштабирования цифровых продуктов банка.