如果觉得日子过得安逸，建议挑战一下自己，不合适再回来。

喜欢贴标签的问题这倒是挺严重的。
这就要靠我们
@ 恒温 大大，来宣传价值观了。 ^{_^}
我记得我 3 年前还怼过一位大哥，再次道歉！
@wxlsh114 修心不够，请多包容！
从我角度看，有问题的从来都不是你们这些小朋友。。。

也可能是你领导能力不行啊。
那你领导为什么能力不行，你还不动呢？最后还是自己能力不行呗。
找别人错永远比找自己错容易。。。
哎，别杠了，收起虚荣心吧，脸皮厚点。
别人牛我会学习，菜我不说话，我就只说我自己。
我是菜鸡，我是菜鸡，我是菜鸡。重要的事情说三遍^{_^}

“能力就能胜任绝大部分大厂了。”，可能你想多了。
请去实际操作一下。测试久了，确实会出现说的太多，做的太少哦，DO IT！DO IT！DO IT!
我给大家指条路，如果你能分析明白 APPIUM 的原理，理解是如何 MOCK 的，那应该可以进大厂。
或者你对 ANDROID 相关的测试类源码有一定的理解，可以做对应的服务，应该也可以找个不错的手机厂。
我就说你刷了 200-300 道的 LEETCODE，说你自己代码比一般测试强，也行啊。
尽量不要做简单的事情，因为简单的事情迟早被替换。

我现在也喜欢砸钱参加培训啊，没事上上 COURSEA 啥的。
同质化的培训是不可能让你拥有超越培训的能力，而且你们以后可能会懂，一手的资料才是最可靠的，经过传递过的知识传递取决于翻译者的能力。但是培训能给你指条路，可以让你快速入门。但同时这路也可能本身就是错的哦，完全取决于指路之人的认知。

哎，其实越是大佬越谦逊，越乐于助人，就像我也会激动，也会怼人，差的远了。大家都修炼吧。
因为无知，所以我们需要通过怼别人来证明自己的存在感。哎，都怨气太重了，修心吧。

只要不脱离实际业务专职培训的，都用开发心态面对吧。
出书是出书的权利，看不看选不选是你的权利。
没有对错，何必互怼。。。

O(∩_∩) O，握手。～

我都毕业 15 年了，没想过自己考研会挂，那时学生思维过于严重。
当初面了一共 3 家，海思的芯片算法，面挂了。1 家研究所做通讯协议没去，去了白嫖做 BSP，被随机分测试。

我们当年是有白盒测试的，看不懂 C 的代码肯定是不行的，但是单子的 KPI 依然会逼着你点点点。
我也迷茫过，有啥意思，领导把我弄去国外出差了，度过了 2-3 年的迷茫期。
而且你挣得比开发多，加班比开发少，为啥要去折腾自己？每天上班看小说，回家 WOW 就问你爽不爽？

当你过了 30 以后发现，妈的，居然被领导说不会写代码了。从 9 岁开始写的代码，到了 30 不会写了？
还真就不会写了！

测试的技术论坛到现在都还在纠结写代码有没有用，技术有没有用。
未来高端的技术岗位是有测试需求的，但是你说你不懂 AI，不懂评测标准，不会统计学原理。
如果写个脚本，我们 1 小时搞定，测试一周搞定，测试能有地位么？
如果愿意学，那从工程部署开始，慢慢学，提升代码能力；如果不愿意学，那就打杂点呗。
路都是自己选的，没啥可抱怨的。都正儿八经的想想自己到底有多少门槛，别老想着走捷径。
要么提升学历，要么好好学技术，找论坛的技术推去大厂看看真正的测试需求不香么？总在否定别人，否定自己之间来回徘徊，能有啥用。

我现在也眼高手低，估计还得再折腾。9117 搞起来，虚个锤子。

哎，确实，不建议学，大概率用不到，实际也提升不了 B 格。
先学一些开发技能吧。比如音视频，也有很多路可以走。
不要跟我学，只有我自己知道硬抗了多久。
而且我技术学历起点，比这里可能 99% 的人都要高，要搁现在这个信息发达的年代，随机分我去测试，我 2 周就跑路了，也不会做测试。
目前我知道测试转算法，除了我之外，从未听说。

目前职位：算法工程师，方向计算机视觉，2 年基本入门。因为自己过菜，目前弃疗中。。。
首先是数学基础，入门级需要懂矩阵相关的操作，一般数二也就够了。需要有一定的概率论基础。
细分方向主要有：计算机视觉、自然语言处理、推荐等几个方向。
然后你需要选定一个领域，了解一些基础的概念，比如图像推荐 CS231N，自然语言推荐 CS224N，机器学习推荐吴恩达的课程，这些 B 站都能找到。
然后你要学习一下基础的神经网络训练框架，比如 PYTORCH，理解什么是 tensor，什么是网络图。跑跑 DEMO，理解个 RESNET50，word2vec 啊，也不会太难。
再然后你去 GITHUB 上 GIT CLONE 一个开源的模型，DEMO 就可以搞定的。
如果 0 基础，几个月不怎么休息，有时间就回家看书的话，估计也要个半载吧，估计也没人能坚持不下来，我当年没坚持下来，索性裸辞了。
BUT，如果你把数据搞好（标注好，清理好，numpy 必须会），有算法开发支持你，替你简单找个模型训练一下，估计也就 1，2 周吧。

你要真正了解 AI 这件事，你需要有如下能力：
1.扎实的传统算法基础。
2.长期的论文阅读能力。
3.对数据、对场景的理解能力。
4.编程落地能力，有算法工程师不要求 C++ 的么？好像没有！~
而这些都不是一个非科班在 2 年内能提升到的。
真要做这行，数学功底，数学功底，数学功底。请去读书，请去读书，请去读书（至少 985 计科相关的实验室），重要的事情说三遍。

这玩意门槛会越来越低的，阿里应该是有界面可以用拖拖拽拽直接生成模型的框架，在某些平台下，未来可能都不用学。最后考验的是数据。
虽然我从来不相信测试用 AI 能做出来能用的东西，但是总归也是一种尝试啊。也别总是 APPIUM 啥的，这都过去多少年了。测试方法论什么拓展测试，虚头八脑的，除了忽悠人还能干啥。

恩，我前天回这兄弟帖子，是以为他很有想法，也比较有执行力才开始回的。
结果可以看到大部分人还是功利且浮躁的。
其实包括我自己在内，经过这么几年锻炼，技术视野，执行力，挑战未知的能力也都还有问题。
真的都没想过 10 年后，当你娃要吃饭，要你辅导功课，你身体开始衰退的时候，面试官问你这 10 年有什么积累的时候你们怎么回答？
作为过来人，我已经连续被这样灵魂拷问 N 次了。。。
只要愿意加班，态度 OK，开发可以轻松转测试，测试往哪里退？

你们真的愿意 35 的时候就开始外卖保险为生？
有机会去看看外面的世界吧，如果上班没机会，请业余尝试。
只要是发布的产品就一定需要测试，但是谁测，怎么测，未来还真不一定是测试说了算。
大家能不能给点力，别学个代码就停留在 HELLO WORLD，刷个题，几道就收工。成长压根就不是线性的，只有你突破了某个节点，才会看到完全不一样的世界。请把你们学习的时间拉长到至少 1-2 年，还需要自己驱动自己。

最后正面回答楼主这三个问题：
1、只有开发，没有测试 ---不会，未来可能只有点点点和不到 35 项目管理管着点点点。前提是测试完全跟不上技术发展。
2、没有 ai，自动化测试干不下去了 --不会，AI 能解决一部分问题，核心还是了解你的被测对象，不限于技术、产品业务形态。
3、没有代码能力的测试只能干外包了 --一定会，或者是小厂，可能还不如外包。

整个行业缺测试，更缺能改变测试价值的先行者。虽然我不做测试了，但如果看到一些新的测试思路也会拿来分享。我也不想每次面试都被鄙视。。。。

我记得恒温创建这个社区的理想就是要做测试人的技术社区，我们来这个社区的初心就是提升自己的测试技术。Talk is cheap，Show me the code/docs.
希望有更多的人能自己记录自己的心路历程，去做更好的自己。 培训的是不是也管管？该删的删？
为防止你们喷我光说不练，我自己在知乎持续写专栏，毕竟不是一个方向，大家也不用去看。。。

我有个问题，像混沌实验注入工具 ChaosBlade 在阿里是测试工具团队开发的？还是开发团队开发的？

算法短期看已经是卷王了。现在基本读个研，人人都会有 PYTORCH，TF。都会写分类，会做简单识别。
以 10 年为维度，可能未来 AI 会真正进入各行各业。
入门级的 AI 这几年只会越来越卷，其实门槛不高，我自己也已放弃神经网络这个方向（未来只会是巨佬之间的比拼）。短期内 AI 相关的测试辅助相信也会很快遇到瓶颈，有时会发现传统的视觉，音频的检测方法对已知的测试结果可能会更好。

有一点我也在思考，我们测试的思维方式总是 0、1 的方式，是不是可以尝试变一变，技术推动测试手段的加强，业务再回过来推动测试技术的加强，去接受世界不是非黑即白，去接受灰度的事情（有时候可以去看看概率论的东西哦，其实很多涉及概率的，不过好像这种职位我就见到过一次😓）。提升测试在技术中的话语权吧，也希望大家越走越好。

对大部分人来说都是如此。。。
想做到你所想的知识具有门槛，可能需要做到如下几点：
1.超强的基础，包括编程天赋，比如刷 LEETCODE 如砍瓜切菜。
2.长期的延迟满足，知道长期的目标是什么，并知道前进路径。
3.超出一般人的执行力，说到做到，同时不怕失败。
从技术角度看，这些还真不是一般工作能给你的。可能读个 985 的科班硕士，再读个 TOP2 的博士才能看到，能不能去做还得另说。

国内大部分还是以项目作为驱动，项目会有行业门槛，人脉门槛，所谓的抱团抱腿，这才是大部分人的选择。这里情商如会做人来事，能遇事硬扛，能适当画饼剥削更重要。

如果都做不到，请安心做个普通人，老了就认怂，去外包，去保洁啥的。有口饭吃，饿不死就好。

没有 AI 肯定能干测试，目前 AI 可以解决一部分特定场景的重复劳动，不适合精细场景，测试一定会在。
移动互联网这波红利过了，现在都在宣传 3 年以后移动端消失，何况移动端的测试乎，点点点的外包趋势无人可逆。
悲观的认为技术外包化是迟早的事，和你会不会写代码其实关系不大，只是早晚的区别。可能终有一天你会发现你跟不上技术的变迁。

逆水行舟，不进则退，这几年测试进步有点慢了。如何通过技术手段真正提升产品质量，技术趋向开发，这也是一种尝试，可能也是趋势。
使用更高效的编译检查工具，代码检查工具，安全检查工具，再搭配更简洁的 IDE 开发，更加稳定的开源组件，开发的难度也在降低。同时随着基础建设的越完善，错误率会越低，质量成本也就会越低。这也是趋势。
努力去做质量要求极高的事情，做接近 0 缺陷的质量职位，可能会更有价值，技术门槛也会越高。当然也仅仅是可能，本质还是资本说了算。

当然这仅仅是从我的视野看到的东西，我这一年至少看到的技术世界和以前有太大的不同，仅供参考。
迷茫时，不自怨自艾不怨天尤人，勇于跨过舒适区去尝试犯错，共勉！

1.先让老板觉得你人有价值。
2.让老板信任你。
3.让老板相信你说的事情，操作起来对公司有价值。

1,2 做不到，你说再多只会嫌你烦。

大部分理论都是基于贝叶斯。绕不过概率统计。
工程落地条件下，样本对结果的影响大于算法对结果的影响。
大部分情况下，需要工程对场景进行约束。
目前阶段可能以替换重复劳动的需求为主。100%，甚至在某些场景能不能用，都可能是不确定的。

是的，还在浩鲸旁边。

加班多少会有。
强度大是说你需要多花一些时间去思考，可能需要快速实现测试脚本，可能需要快速学习新技能。而不是按着别人的思路去点点点。。。
我们组大部分是算法。写个简单脚本一般也就 1,2 个小时，所以。。。

现在做算法推理。嗯，是中兴力维。

项目没那么大。主要还是 docker.CI/CD 有，但不是核心。
核心是理解算法应用场景，可以解决部署和功能验证的问题。

不怎么加班，而且南京

自顶一下，急招。有什么问题，我都可以正面回答。

这取决于你的背景和能力。

不喜欢请勇敢的跳出来。
然后用自己最大的努力去争取未来。