Kostiantyn Shkliar construye la automatización de pruebas para sistemas donde equivocarse tiene consecuencias reales. Ha dedicado más de diez años en arquitectura de automatización y ingeniería de calidad de software (SDET), centrándose en fintech y sistemas CRM de grandes empresas.En los últimos años, ha trabajado en el mercado de servicios financieros de Estados Unidos como ingeniero Senior Salesforce QA Automation, apoyando plataformas vinculadas a $130B+ en activos bajo gestión. Un resultado clave de su trabajo es un cambio mensurable en la forma en que los equipos validan los lanzamientos: utilizando un modelo de validación híbrida, ayudó a reducir el tiempo de ejecución de la regresión de aproximadamente 120 horas a aproximadamente 2 horas. Este es un vistazo biográfico a cómo su carrera cambió de establecer procesos de automatización en grandes organizaciones a construir sistemas de validación que permanezcan estables a medida que crecen los entornos de Salesforce. El fondo de Kostiantyn Shkliar en la automatización QA de alto nivel Kostiantyn comenzó en EPAM Systems, donde ayudó a establecer los procesos de QA y automatización para los bancos globales y las grandes cadenas minoristas.El trabajo temprano en entornos grandes dio forma a sus hábitos: se centró en la repetibilidad, las señales de validación claras y la automatización que se puede mantener a lo largo del tiempo. A medida que su carrera avanzaba, permaneció cerca de los sistemas donde la calidad se conecta directamente con la confianza y el riesgo, lo que lo llevó a profundizar en los servicios financieros y en el CRM empresarial basado en Salesforce, donde los cambios de configuración pueden afectar los límites de acceso y la corrección de los datos en muchos usuarios. Por qué las pruebas de regresión se convierten en un botellón de liberación En los sistemas empresariales maduros, la complejidad tiende a crecer gradualmente. Las reglas crecen. Las integraciones se expanden. Los roles de los usuarios se multiplican. El conjunto de pruebas también crece, a menudo añadiendo cobertura cada vez que algo se rompe. Con el tiempo, la prueba de regresión se convierte en el paso más lento en el lanzamiento. 
 
 
 
 El feedback llega tarde Los problemas se descubren después de que más trabajo ya se haya construido en la parte superior Los equipos sienten presión para reducir la validación para mantener la entrega en movimiento El trabajo de Kostiantyn se ha centrado en acortar los ciclos de regresión sin debilitar la confianza en los resultados. El ciclo de regresión de 120 horas y el resultado de 2 horas En una gran compañía financiera estadounidense, Kostiantyn diseñó e implementó un modelo de validación híbrida que cambió la forma en que funcionaban las pruebas de regresión. La ejecución de regresión se redujo de 120 horas a 2 horas.Este cambio apoyó un movimiento hacia los lanzamientos diarios, manteniendo la confianza en la integridad de los datos.En términos prácticos, significó que los ingenieros podían obtener respuestas el mismo día que se hizo un cambio, y el negocio podía planificar lanzamientos alrededor de la evidencia en lugar de largas expectativas. Validación híbrida, explicada sin jargón La validación híbrida combina diferentes tipos de controles basados en lo que necesita ser probado.El objetivo es simple: utilizar la señal más fiable para cada tipo de riesgo. Automatización de UI dirigida Las pruebas de interfaz de usuario cubren un pequeño conjunto de flujos críticos de fin a fin, que confirman los viajes clave del usuario sin llevar la carga completa de la validación de la regresión. Validación a nivel de API y metadatos Gran parte de la validación se ejecuta a través de APIs y metadatos para verificar las reglas de negocio y los resultados de configuración de una manera estable.En los entornos de Salesforce, esto soporta la validación del comportamiento de configuración de seguridad, incluidos los conjuntos de permisos. Verificación de la integridad de los datos con datos de pruebas controladas La validación incluye la confirmación de que los datos permanecen consistentes a través de actualizaciones y operaciones complejas.Kostiantyn diseña sistemas de generación de datos de prueba escalables (“Data Factories”) utilizando esquemas JSON para que los conjuntos de datos puedan ser creados de manera previsible y reutilizados. Juntos, estas capas reducen el ruido y mantienen la suite rápida y confiable. Por qué la automatización de UI-only se rompe en grandes órganos de ventas La automatización de la interfaz de usuario es fácil de empezar, pero a escala se vuelve sensible a los cambios en el tiempo y la interfaz. Las pruebas fallan por razones que no reflejan el riesgo real, lo que aumenta los falsos positivos y el tiempo dedicado a investigar el ruido. Cuando los equipos pasan demasiado tiempo persiguiendo el ruido, la confianza en la suite disminuye.Kostiantyn mantiene enfocada la automatización de la interfaz de usuario y la utiliza como una capa, no como la base.Esto es también donde el modelo híbrido ayuda: incluso cuando la interfaz de usuario cambia, la validación del núcleo todavía puede funcionar contra interfaces estables. Validación guiada por arquitectura: enfoque en permisos, lógica y datos Kostiantyn describe su enfoque como una validación arquitectónica: verificar las partes del sistema que definen la corrección, no sólo lo que aparece en la superficie. Esto significa validar: 
 
 
 
 
 Modelos de seguridad y límites de acceso, incluidos los conjuntos de permisos Lógica de negocios Comportamiento del sistema a través de APIs y metadatos Integridad de datos durante las actualizaciones y operaciones complejas Este enfoque es más importante en entornos donde los cambios de configuración son frecuentes.Los pequeños ajustes de permisos, las actualizaciones de reglas o la nueva automatización pueden crear efectos secundarios inesperados, por lo que la validación debe estar cerca de cómo la plataforma efectivamente aplica las reglas y el acceso. Habilidades básicas: Seguridad de Salesforce, APIs, .NET y sistemas de datos de prueba Las habilidades básicas de Kostiantyn incluyen: 
 
 
 
 
 .NET 8.0 y C#, con interacciones de nivel API profundo Experiencia en arquitectura de Salesforce, incluyendo el modelo de seguridad, los conjuntos de permisos y los componentes de LWC Factorías de datos escalables utilizando esquemas JSON Optimización de SDLC para reducir la deuda técnica Educación: Fundamentos de TI y perspectiva empresarial Kostiantyn tiene un máster en Tecnología de la Información del Instituto Politécnico de Kiev (KPI).También tiene un segundo grado en marketing, que apoya una visión enfocada al negocio de las decisiones de ingeniería.Esta mezcla le ayuda a conectar el trabajo de validación con los resultados que los líderes se preocupan, como la fiabilidad de la liberación, el reemplazo y los costos de mantenimiento a largo plazo. El papel actual: mantener un CRM de servicios financieros estable a través del cambio Actualmente, Kostiantyn trabaja como ingeniero Senior Salesforce QA Automation Engineer. Sus responsabilidades incluyen arquitectura de automatización, validación de configuración de seguridad y automatización en torno a operaciones financieras complejas, con el objetivo de minimizar el riesgo de liberación para una plataforma CRM crítica a la misión. Mantiene el cumplimiento estricto de la NDA y no revela los nombres de programas internos, detalles específicos de los procesos de negocio o políticas internas. se presenta como un ingeniero experto independiente y solo utiliza un contexto público seguro, como la escala AUM. Cómo piensa sobre la calidad: confianza, evidencia y simplicidad Kostiantyn trata la automatización como una prueba repetible de que un sistema permaneció correcto a través del cambio. “La calidad no es algo que añadas al final, es lo que construyes el sistema desde el primer día”. Se inspira en la arquitectura limpia de Robert C. Martin y en la creencia de que la complejidad aumenta el riesgo de fiabilidad.El objetivo es mantener los sistemas de validación comprensibles y mantenibles para que los equipos puedan confiar en ellos a lo largo del tiempo, incluso a medida que la plataforma crece. Lo que está trabajando: Investigación de validación híbrida y IA para la detección de vulnerabilidades de seguridad planea continuar la investigación en enfoques de validación híbrida e introducir elementos impulsados por la IA que puedan identificar debilidades en las configuraciones de seguridad de Salesforce. A largo plazo, tiene como objetivo trabajar como consultor enfocado en la fiabilidad arquitectónica de los sistemas fintech, ayudando a los equipos a mantener la velocidad de lanzamiento alineada con una fuerte validación. costumbre 
 
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De 120 horas a 2: el cambio de validación híbrida detrás de lanzamientos más rápidos y seguros

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