
전시 QA에서 예약·정산 QA로 넘어가며 달라진 관점들
전시 QA에서 예약·정산 QA로 넘어가며 달라진 업무 관점을 정리한 글입니다. QA 직무의 공통점과 도메인별 차이를 중심으로 소개했습니다.

전시 QA에서 예약·정산 QA로 넘어가며 달라진 업무 관점을 정리한 글입니다. QA 직무의 공통점과 도메인별 차이를 중심으로 소개했습니다.
점진 배포 환경에서 1% 버그의 핫픽스 여부를 판단하는 기준과 운영 방식을 소개했습니다. 크래시 재현 자동화와 사후 기록, 재발 방지 추적으로 같은 사고를 줄이는 방법을 정리했습니다.


화면 설계서 작성과 QA를 통해 요구사항과 구현 결과의 차이를 줄이는 방법을 정리했습니다. 버전 관리와 예외 상황 정의가 문서 품질과 테스트 효율을 높였다고 설명했습니다.
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토스 QA 팀이 흩어진 테스트 정보와 상용 TCM의 한계를 해결하기 위해 토션 플랫폼을 만들었습니다. 또한 AI와 에이전트를 결합해 PR 분석, 테스트 케이스 생성, 자동화 실행을 빠르게 연결했습니다.


통합 테스트를 TS/TC 구조로 재설계해 역할별 흐름과 예외 케이스를 체계화했습니다.\n환경별 검증과 ID 관리 원칙으로 회귀 테스트와 추적성을 높였습니다.
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Git Flow, GitHub Flow, GitLab Flow를 비교하며 실무 브랜치 전략의 핵심을 정리했습니다.브랜치 이름보다 역할과 배포 규칙의 일관성이 더 중요하다고 설명했습니다.

기획자는 화면보다 프로세스와 논리를 설계해야 한다는 관점에서 요구사항, IA, 플로차트 작성법을 정리했습니다. 실무에서 모호한 요청을 구조화하고 예외 흐름까지 명확히 만드는 방법을 공유했습니다.

생성형 AI를 QA 운영 체계에 통합해 품질 이벤트 분석과 테스트 설계를 자동화했습니다. 사람과 AI가 함께 작동하는 구조로 QA의 역할과 사고 범위를 확장했습니다.

키다리스튜디오는 Amazon Bedrock과 LangGraph로 QA 테스트 케이스 생성 자동화를 구현했습니다. 수 시간 걸리던 작업을 분 단위로 줄이고, 멀티 에이전트와 Human-in-the-Loop로 품질을 보완했습니다.
무신사는 오프라인 결제 대기와 직원 의존도를 줄이기 위해 Self-POS를 도입했습니다. 고객 흐름과 하드웨어 연동, 서버 검증을 함께 설계해 셀프 결제 경험을 안정화했습니다.

Host Level 카오스 엔지니어링으로 인프라 장애를 직접 재현하고 QA 관점에서 고객 경험과 데이터 정합성을 검증했습니다. 이를 통해 알림 체계, 자동 복구, 정기 테스트 프로세스를 강화했습니다.

여기어때 App 업데이트 QA 프로세스를 단계별로 소개했습니다. 기획 검토부터 점진적 배포와 회고까지 안정적 배포를 위한 흐름을 정리했습니다.
MASS 정산 시스템을 단계적으로 오픈하며 실제 운영 데이터로 정합성을 검증했습니다. 수기 정산을 자동화해 마감 시간을 줄이고 재처리 상황에서도 안정성을 확보했습니다.