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      不會AI,連簡歷都投不出去了!

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      2026年的春招剛過,26屆秋招和27屆暑期實習已經(jīng)全面打響。不少同學還在刷LeetCode、背八股、完善自動化測試框架,結(jié)果投出去的簡歷要么石沉大海,要么面試一面就被掛——不是因為你基本功不扎實,而是因為面試官問的AI相關問題,你一個都答不上來。



      01、大廠HC暴增,但只給“懂AI”的人

      先看兩組數(shù)字:

      • 字節(jié)跳動:2026年暑期實習招聘,開放7000+ HC,AI相關崗位大量在招。
      • 騰訊:10000+ HC,同樣是AI相關崗位擴招,釋放出非常強烈的信號。

      會AI,就是香餑餑;不會AI,連簡歷篩選這一關都過不了。多家大廠的HR和業(yè)務面試官已經(jīng)在公開場合表示:今年測試崗位的簡歷池里,沒有AI相關項目或技能描述的候選人,優(yōu)先級直接被調(diào)低。

      有人可能會問:那我做傳統(tǒng)業(yè)務線的測試,也要會AI嗎??



      答案是:要,而且面試官一定會問。

      02、面試風向已變——AI問題是必問項



      今年的測試面試,除了傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)庫、自動化框架、CI/CD、操作系統(tǒng)、網(wǎng)絡協(xié)議這些“基本功八股”,AI相關的問題幾乎是每輪必問。即使你面的是一個跟大模型八竿子打不著的傳統(tǒng)業(yè)務線,面試官也會考察你對AI的了解程度。他們不是要你手寫Transformer,而是想看你有沒有主動擁抱變化的意識,以及如何用AI去賦能測試。

      下面這些題,你可以試著自測一下——看看能答上來幾道:

      • 你對AI在測開中的應用有哪些了解?運用AI時需要注意什么?
      • 你認為目前AI平臺最大的問題或瓶頸是什么?
      • 你有沒有用過AI編程助手(如Copilot、Cursor、通義靈碼)?說說你的理解。
      • 你覺得AI在軟件測試方面有哪些具體用途?
      • 提示詞是怎么設計的?有沒有總結(jié)過方法論?
      • 大模型和自動化測試可以怎么結(jié)合?

      如果你只能支支吾吾地說“我用過ChatGPT幫我寫一些腳本”,那在面試官眼里,你跟“沒接觸過AI”沒什么區(qū)別。

      03、AI業(yè)務測開崗——難度再上一個臺階

      如果你想去大廠做大模型或智能體業(yè)務的測開,那么考察的深度會大幅提升。面試官會默認你不僅會用AI,還要理解AI底層的原理。

      以下是真實出現(xiàn)在今年大廠測開面試中的高階題目:

      • 你做大模型評測嗎?如果讓你去測試一個大模型的輸出,你會設計什么樣的測試方案?
      • 怎么理解ReAct框架?它的工作原理是什么?ReAct里面的關鍵點是什么?
      • 如何比別人做得更好?核心該在哪個方向重點學習?
      • MCP和Function Call有什么區(qū)別?
      • Transformers你了解多少?
      • 你沒做過微調(diào)對吧?那你覺得微調(diào)的原理是什么?
      • RAG和微調(diào)的區(qū)別是什么?
      • 復雜的Agent層(多個Agent組成、多模塊)要怎么去評測?

      這類題目,沒有實際接觸過的話很難答好。光靠背概念,面試官追問兩輪你就露餡了。這也解釋了為什么很多同學明明準備了很久,卻在AI測開崗位上屢屢碰壁——你缺的不是基礎,而是AI測試的實戰(zhàn)經(jīng)驗。

      04、求職準備策略——兩手抓,兩手都要硬

      面對這樣的形勢,我的建議非常明確:傳統(tǒng)基礎不能丟,AI能力必須補。

      第一手:扎實的計算機基礎

      數(shù)據(jù)庫、編程語言(Python/Java)、操作系統(tǒng)、計算機網(wǎng)絡、數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)與算法——這些依然是測開的立身之本。項目經(jīng)驗、算法題、八股文、SQL題目,一樣都不能少。

      第二手:AI相關的實踐項目

      想沖大廠,簡歷里最好有AI相關的實踐項目。不需要你去訓模型(當然能訓更好),但至少你得動手做過:

      • 用大模型輔助測試用例生成
      • 搭建過一個簡單的Agent(比如能回答測試問題的Bot)
      • 做過Prompt工程相關的實踐(比如優(yōu)化提示詞來提升測試數(shù)據(jù)生成質(zhì)量)
      • 嘗試過將大模型接入自動化測試流程

      哪怕只是一個課程項目、一個開源貢獻或者你自己的小實驗,只要有代碼、有思考、有總結(jié),就能在面試中拿出來講。

      05、AI測試——是今年最大的彎道超車機會

      很多人看到AI就頭大,覺得要從數(shù)學、機器學習開始學起,來不及了。但真相是:測試崗位對AI的要求,重點在于“應用”而非“研究”。這就像當年從手工測試轉(zhuǎn)向自動化測試一樣——不會自動化的人被淘汰,會自動化的人升職加薪。今天,AI就是那個新的分水嶺。

      我整理了一份AI測試學習路線圖,從大模型基礎概念,到Prompt工程、RAG、Agent搭建,再到大模型評測方法,一步步帶你入門并進階。同時配有真實的面試題解析和實戰(zhàn)項目,讓你在最短時間內(nèi)補齊AI測試的能力短板。

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