¿Cómo ha evolucionado el trabajo de prueba de control de calidad en los últimos 10 años de la industria del software?

El campo está mucho más enfocado en personas que pueden codificar y probar. Creo que los trabajos de pruebas manuales funcionales simples van a desaparecer, si desea un trabajo en control de calidad, concéntrese en aprender los conceptos básicos de la codificación.

Aprenda a completar 30 de estos desafíos:

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Si puedes completar los primeros 30 desafíos, eres lo suficientemente bueno para un trabajo de nivel de control de calidad de entrada. Crea una herramienta básica de codificación gratuita y preséntala en los grupos de encuentro locales. Si conoce los conceptos básicos de la codificación, puede llevarse bien con la gente y promocionarse solo es cuestión de tiempo hasta que consiga un trabajo.

Concéntrese en codificar y escribir scripts básicos para automatizar y probar cosas. El mercado ha cambiado y los trabajos van a las personas que pueden codificar y probar test

Ayudo a las personas a conseguir trabajos de control de calidad en 4 meses, revise las historias de éxito de las personas que han incursionado en el campo de control de calidad siguiendo los pasos anteriores:
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Los probadores manuales no se valoran mucho. La mayoría de las empresas quiere la automatización de sus flujos. Además, el control de calidad debe ser lo suficientemente hábil para cuidar el entorno de control de calidad y no depender de los desarrolladores para ello. También se esperan pruebas de rendimiento.
En las empresas que han adoptado SOA, el control de calidad debe probar cada componente por separado y no como un producto terminado, sino como pequeños pasos, por lo que necesita conocer todos los flujos de trabajo parciales del backend.

Ha evolucionado más allá de la dependencia de lo que James Bach llama procesos inteligentes llevados a cabo por humanos calificados y hacia una dependencia en la automatización de pruebas desarrollada por humanos que no son necesariamente expertos en pruebas y ejecutados por máquinas que son (en su mayoría) incapaces de interpretar los resultados. No diría que es algo bueno.