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被裁员后,35岁+非科班逆袭:人工智能测试开发,助你突破大厂门槛!

职业转折:裁员浪潮下的自我剖析

收到裁员通知时,我内心早已有所准备。但当这一刻真正来临,迷茫仍悄然袭来。短暂的自我调节后,我开始冷静分析形势:

我的优势:具备跨团队项目经验、能带领小型团队,并在多个测试方向有所涉猎,拥有全栈开发与测试平台搭建经历;

我的短板:技术广度虽足,却缺乏深度,尤其在AI浪潮冲击下,传统优势的竞争力逐渐模糊。

我尝试站在企业视角审视自身

  1. 团队管理能力并不稀缺;
  2. 技术全面性在AI工具普及的今天,逐渐成为基础要求;
  3. 开发经验因代码助手的出现,也不再是独特亮点。

思来想去,这些 “不构成绝对优势” 的原因,似乎都指向了同一个关键点:AI。于是我将突破点锁定在 “AI+测试” 这里。若能在现有优势的基础上,补充AI结合测试落地的技能储备与实践经验,或许就能脱颖而出。毕竟AI问世时间不长,在这一领域积累了深厚经验的人并不多。

成长启示:学习与长期投资

这段经历让我深刻意识到:

危机中藏有转机:裁员逼我跳出舒适区,找到了AI测试这一新赛道;

投资自己永远值得:霍格沃滋的课程虽然需要付费,却带来了认知升级与职业机会;

“T型能力”是未来趋势:垂直深度与跨界宽度的结合,将成为技术人的核心壁垒。

我的求职之路并非“逆袭剧本”,而是一个普通测试人在技术变革中的一次清醒探索。如果你也站在职业岔路口,不妨问自己:我的下一个“AI+测试”场景,会在哪里?

想对学社说的话:

保持测试领域培训的领先地位,可以顺道延伸其他技术方向,继续做大做强,桃李满天下。

面试实战:高频问题与应对策略

以下是我回忆起的部分面试题,还有我以往面试候选人时用过的一些题目,分享给大家参考:

测试基础

  • 测试用例包含哪些部分?
  • 开放题:如果让你设计微信红包功能的测试用例,能想到哪些测试点?(主要考察测试思维)
  • 如何理解测试左移和测试右移?
  • 自动化测试的局限性有哪些?

质量管理和意识

  • 若需求是倒排期,留给你的测试时间明显不足,但交付节点无法更改,除了加班,你还有哪些手段和措施保证上线质量?
  • 在涉及上下游协作的测试项目中,若由你主导整个测试工作,如何确保项目进度正常推进?
  • 有哪些手段可以监控 C 端产品的线上质量情况?
  • 你合作的研发团队近期提测质量逐渐恶化,你有什么办法改善?

与 AI 相关

  • 你在工作中曾将 AI 应用于哪些测试场景?这些应用对你的工作提效有多大帮助?
  • 你认为未来 3-5 年,AI 会替代测试人员吗?为什么?
  • 结合当前 AI 的发展现状,你觉得哪些 AI 能力落地后,能大幅提升测试工作效率?

如何学习AI大模型?

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第一阶段:从大模型系统设计入手,讲解大模型的主要方法;

第二阶段:在通过大模型提示词工程从Prompts角度入手更好发挥模型的作用;

第三阶段:大模型平台应用开发借助阿里云PAI平台构建电商领域虚拟试衣系统;

第四阶段:大模型知识库应用开发以LangChain框架为例,构建物流行业咨询智能问答系统;

第五阶段:大模型微调开发借助以大健康、新零售、新媒体领域构建适合当前领域大模型;

第六阶段:以SD多模态大模型为主,搭建了文生图小程序案例;

第七阶段:以大模型平台应用与开发为主,通过星火大模型,文心大模型等成熟大模型构建大模型行业应用。

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• 基于大模型全栈工程实现(前端、后端、产品经理、设计、数据分析等),通过这门课可获得不同能力;

• 能够利用大模型解决相关实际项目需求: 大数据时代,越来越多的企业和机构需要处理海量数据,利用大模型技术可以更好地处理这些数据,提高数据分析和决策的准确性。因此,掌握大模型应用开发技能,可以让程序员更好地应对实际项目需求;

• 基于大模型和企业数据AI应用开发,实现大模型理论、掌握GPU算力、硬件、LangChain开发框架和项目实战技能, 学会Fine-tuning垂直训练大模型(数据准备、数据蒸馏、大模型部署)一站式掌握;

• 能够完成时下热门大模型垂直领域模型训练能力,提高程序员的编码能力: 大模型应用开发需要掌握机器学习算法、深度学习框架等技术,这些技术的掌握可以提高程序员的编码能力和分析能力,让程序员更加熟练地编写高质量的代码。

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