郑州易盛信息技术有限公司·测试中心·效能组
主要从事自动化测试平台开发、虚拟化及容器云相关技术,工程效能领域实践探索。
E-mail: diyuchen@esunny.cc 欢迎交流
Gitee: https://gitee.com/dyc289686387/electron-quick-start-framework(有段时间没更新了)
感谢关注,上述三个岗位要求 211 本科以上哈
在 bat 同级目录,按住 shift+ 鼠标右键,弹出菜单中选择在此处打开命令行(或者 PowerShell),用命令行运行这个 bat 文件,就能看到输出信息了(如果有的话)
不看掌握什么技能,只看解决什么问题
目前的阶段成果:测试团队愿意自主且自助的使用精准测试能力(基于内部基础设施搭建了一个比较简单的平台),用于每轮系统测试过程的评估,我们不做覆盖率的卡点,只希望测试人员能够结合被测版本的增量报告来补充测试场景(发现有变更代码没覆盖,就去分析原因,如果觉得需要补充测试场景,就去补充然后继续执行)。
我们团队前年做了个类似的东西 https://mp.weixin.qq.com/s/qpWe_AveUDQvKJ-zfoZglg 现在是作为测试的基础设施来用的
可以先学习公司的测开平台技术架构,然后了解背后的原因,为什么是如此的技术选型,模块要这么划分,背后的需求是什么,有没有什么指导思想或者套路在里面。从身边能接触到的地方入手探索吧
你可以根据个人情况写,了解、熟悉、掌握、熟练掌握 等几种程度,分别用于下述的点
Java 基本语法、常用数据结构、异常处理、面向对象编程、多线程、设计模式、Spring(里面可以继续细分)
一般来说,后面的熟悉了,前面的就可以不用说了,默认都是会的,如果后面的不会,前面的可以说一下
eg:我的例子,熟练掌握 Spring 全家桶,能够选择合适的设计模式在项目中应用,熟悉多线程、线程池与信号量机制,编写过批量任务的并行调度处理引擎,日均调度 10W+ 任务。
供参考。
By GPT-3.5:
作为测试行业,要向 AI 方面靠拢,可以考虑以下几个方面:
学习和理解 AI 技术:了解不同类型的 AI 技术,如机器学习、深度学习、自然语言处理等,并学习相关的概念、算法和工具。可以通过在线课程、教育平台、书籍等多种资源进行学习。
探索自动化测试:AI 技术在自动化测试领域有广泛应用。了解和掌握各种 AI 驱动的自动化测试工具和框架,如基于机器学习的测试优先级排序、异常检测、数据生成等。
数据驱动的测试方法:AI 需要大量的高质量数据来训练和验证模型。在测试过程中,可以关注和收集与应用程序或系统相关的数据,以进行 AI 分析、模型训练和预测。
探索 AI 在测试中的应用:了解 AI 在测试领域的应用场景,如自动化测试脚本生成、缺陷预测和检测、智能测试执行和报告分析等。尝试使用 AI 技术来提升测试效率和准确性。
跟踪 AI 测试工具和平台的发展:关注市场上的 AI 测试工具和平台,了解最新的技术趋势和解决方案。根据实际需求选择适合自己业务场景的工具和平台。
寻求专业支持和培训:可以参加相关的 AI 测试培训课程、研讨会和行业会议,与领域专家和从业者交流经验、分享最佳实践,获取专业的支持和指导。
持续学习和自我提升:AI 技术在快速发展,要保持对新技术和工具的敏感性。保持学习态度,不断更新知识,积极跟进行业动态,关注前沿技术和应用。
以上是一些建议,希望能够对你在测试行业向 AI 方面靠拢有所帮助。AI 技术在测试领域有广阔的应用前景,通过学习和掌握相关知识和技能,可以为测试工作带来更高效、准确的解决方案。
算上外包,有 500 多人的技术团队
建议从内部的需求出发吧,我们对测试平台加了前端埋点监控,可以知道哪些是用户(测试人员)用到的高频功能,哪些是低频功能,高频功能就向着更易用,更好用的目标持续迭代
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主要从事自动化测试平台开发、虚拟化及容器云相关技术,工程效能领域实践探索。
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