2026年的春招剛過，26屆秋招和27屆暑期實習(xí)已經(jīng)全面打響。不少同學(xué)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(guān)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(xí)招聘，開放7000+ HC，AI相關(guān)崗位大量在招。
• 騰訊：10000+ HC，同樣是AI相關(guān)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(guān)都過不了。多家大廠的HR和業(yè)務(wù)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(guān)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(wù)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(fēng)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(luò)協(xié)議這些“基本功八股”，AI相關(guān)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(wù)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(yīng)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(shè)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(wù)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(wù)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(shè)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(guān)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(xué)習(xí)？
• 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(fù)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(xué)明明準(zhǔn)備了很久，卻在AI測開崗位上屢屢碰壁——你缺的不是基礎(chǔ)，而是AI測試的實戰(zhàn)經(jīng)驗。

04、求職準(zhǔn)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(chǔ)不能丟，AI能力必須補。

第一手：扎實的計算機基礎(chǔ)

數(shù)據(jù)庫、編程語言（Python/Java）、操作系統(tǒng)、計算機網(wǎng)絡(luò)、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(guān)的實踐項目

想沖大廠，簡歷里最好有AI相關(guān)的實踐項目。不需要你去訓(xùn)模型（當(dāng)然能訓(xùn)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(guān)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(xué)、機器學(xué)習(xí)開始學(xué)起，來不及了。但真相是：測試崗位對AI的要求，重點在于“應(yīng)用”而非“研究”。這就像當(dāng)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(xué)習(xí)路線圖，從大模型基礎(chǔ)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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