DB 성능 관리 제품 QA·릴리즈 및 기술 지원
- Oracle·PostgreSQL 및 Linux·UNIX·Windows 환경에서 API·로그·데이터·SQL 교차 검증
- 개발·DB 조직과 스펙 및 수정 방향을 논의하고 재현 경로·로그·SQL 근거 전달
- TC·체크리스트·환경별 검증 목록·테스트 쿼리를 문서화해 반복 업무 표준화
- 1–2일 단위 고객 패치·릴리즈 검증과 국내 300여 고객사·일본 법인 기술 지원
AI 플랫폼과 DB 성능 관리 제품의 검증 범위와 QA 기여를 정리했습니다.
기준을 세우고근거로 추적하고체계로 남깁니다.
정책·요구사항을 구체화하고 잠재 리스크를 함께 줄입니다.
UI·로그·데이터·SQL 결과를 상호 대조합니다.
검증 경험을 반복 가능한 체계로 남깁니다.
요구사항 분석과 TC 생성 결과를 실제 제품 검증까지 연결하는 QA 흐름을 설계·운영했습니다.
GitHub 이슈·PR과 Figma 기획안을 QA 관점에서 분석해 테스트 설계에 필요한 기준을 정리합니다.
GitHub 이슈·PR, Figma 기획안, 기존 TC와 QA 자산
명시된 요구사항과 누락·모호 항목을 분리하고 검증 단위로 구조화
기획 내용과 맞지 않는 해석이나 연결 누락을 직접 확인하고 보완
후속 TC와 연결할 수 있는 구조화된 요구사항 목록
B2C 제품 개발 초기, Playwright 자동화 코드를 바탕으로 안정적인 회귀 테스트에 필요한 UI 식별자 적용 기준을 개발팀에 제안한 경험입니다.
내용 보기.nth(1)data-testid="edit-{id}"제품 검증과 QA 자동화에 실제 활용한 기술과 도구입니다.
제품 초기 단계부터 품질 기준을 함께 세우고,UI·로그·데이터를 근거로 검증하며,경험을 반복 가능한 QA 체계로 남깁니다.