你现在的优势就是 年轻 + 便宜
如果你不便宜了,我不觉得你会有什么竞争优势
所以你不应该关心什么技术能提高薪资,应该先找准一个业务深入,过个五六年后,能有些经历可以说。
如: 我在金融业务工作过七年
未来绝对是根据业务区分的趋势,以前还根据技术分类测试种类,像招游戏测试/银行测试/云服务测试/AI 测试 等,如果你不是应届生,没有相关经验连简历都过不了
这个是 oppo
😅小公司有什么业务场景需要用 AI 去做这种测试的吗,为啥不多招一两个应届生,让他们点到冒烟不就行了?
朋友,欲速则不达。
培训机构这招报喜不报忧的手段已经过时了。
现在不比以前,以前可以伪造工作时间,用半年的培训经验伪造成三年,拿着三年工作经验的工资干初级的活。
现在是应届生都要要求有实际项目经验的年代,三年工作经验拿一年工作经验的工资干高级的活。
给你培训的老师,他要是现在出去找工作,他自己都拿不到上面 JD 里描述的薪资。
你如果参加这个培训课,我能猜想到他们大概的课程内容:
学完后,你会直接一脸懵,具体表现在:好像学了很多,但是又好像没鬼用
然后培训机构就会让你去学面试培训(这才是有价值的课程,教你怎么厚着脸皮撒谎)
最后说下,性能测试这个岗位,大公司有专职但 title 不是性能测试,这个一般是高级测开或者公司资深测试员工才干的事
小公司一般都会让运维和测试一起做个基准测试,也不会专门设置一个性能测试的岗位
【大模型来判断 UI 界面,有没有样式错乱的问题,都标记出来】
困难点:
1 数据收集与标注 (需要高质量资料和人力投入):
数据:需要收集大量的 UI 界面截图,包括良好样式和样式错乱的实例。覆盖不同平台(Web、移动端/小程序)和设计风格
标注工作:需要相关人员对收集的数据进行标注,明确哪些是错误的样式、布局问题或不符合设计规范的地方。这需要大量的时间和人力成本。
2 模型开发与训练
需要选择合适的大模型架构,需要高性能的计算资源,需要具备深度学习和机器学习背景的工程师来开发和调整模型,确保模型在特定任务上的表现
3 工具开发
将训练好的模型集成到现有的测试流程中,可能需要开发 API 或前端工具,以便测试人员能够方便地使用
搞定完上面三个,其实你都可以自己拉些投资开个公司了
对于普通大头兵来说,公司平台本来只是一个暂时养你的地方,它随时会让你滚蛋
可能会裁员
模型不行,回答出来都是刻板的,不带有温度
通过看简历问咯,例如你简历有参与 testerHome 的项目,那我就通过问
创建 testerHome 整个过程、遇到的困难和解决方式、遇到过哪些成员想法分歧和最后解决方式、对这个项目有过哪些盈利尝试、testerHome 怎么规避敏感话题等等等,通过对项目的问答去了解你是一个什么性格、怎样的处事方式、怎样处事风格、怎样的职业规划、大致的技术栈等,然后再来判断是否合适我的项目和我的小组等咯。
当然你们太早入行的,现在基本都是带外包或者子公司的人,基本都是懒得去看项目适配性了,应该是问八股文多些
换个角度想,如果面试问的问题都是在大模型能找到标准答案的,证明问的问题没质量,而且问题他能用大模型搜到,也证明这些在工作中不会成为问题。一般贴合工作需求和结合面试者的经历来问的,基本不怕大模型搜索。就像题主发的这些问题,很明显是系统面试题里随机挑出来的几个题目,这个面试官甚至都没看他简历
还蛮简单的,都是套路题,开的价格多少???
老哥加油,很羡慕你
没有,沙盒有测试帐号,但是线上的只能是真实帐号
一个打工者操着老板的心,去辱骂自己同阶级的工友,还隔这挺自豪,贱不贱呀
有功能测试才是健康的表现,
这类东西我就不信有什么生产力可言,都是花瓶
一个好的 AI,是不是得第一步用高质量资料给到模型 (开源的 Llama) 训练找到合适的参数,第二步需要人工去标注大模型生成的答案哪个是正确的,第三步需要大量的用户去判断生成的多个答案哪个是更贴近他们问的场景的。能做到这三步的,基本就是开发一个产品的流程了,单凭测试去做根本不可能
具体是怎么提效的? 能衡量出三四十的帮助
不大可能吧,金融都挤兑了
” 自己带电脑 “的要求基本就是所有坑公司的特征了,连这种办公工具都不愿支出的的公司,哪天就说不定拖欠工资,然后人走楼空了
兼容性只有策略选择,哪有什么技术手段
恒大之前也是这样想的
我准备开公司了,卖女性用品的,
我们几个合伙人讨论了下,决定代言人选择 劲夫和 李阳,
你觉得怎样? 我这个公司应该能做得很好吧?我和我的几个合伙人能力应该不错吧? 我们做过市场调研的这两个人很受女生青睐