你说的对，咱们继续深耕自己的，每个人的路都得自己走，每个人的选择带来的后果都要自己承受

哈哈哈，也不知道咱俩是谁破防了， 不阐明问题，不回应质疑，阴阳怪气，顾左右而言他，理屈词穷，甚至不敢面对现实。 拿个 deekseep 糊弄，你也就这样了。 在路上说的对，跟你对线真是掉份儿。

你继续去做社区的跳梁小丑好了，我们看看你能舞到何时。

我也再重申一下我的结论：测试岗位就是个技术工种，虽然在一些团队里产品过于简单，或者团队不成熟，但整个行业对测试岗位的定位就是技术工种，也别犟，你去问问自己的老板，问他觉得测试是不是搞技术的，觉得我说是信息茧房的，都去问问自己老板，你们就跟老板说测试学技术没用，以后别让搞技术。你们就看看老板锤不锤你们。

你也别一开口就一副老阴阳人的样子，从来不输出技术和业务文章，整天在社区里灌水阴阳人，真把阴阳人当本事了？你自己不想靠技术吃饭也好，或者没本事靠技术吃饭也好，没人拦着你，但别挖苦和嘲笑人家努力耕耘的人。而且我就特别好奇，大厂的员工没都没出来嘲讽技术弱的人，最多就是强调一下技术的重要性，我出来说话从来都是尊重一线的业务人员的，没有因为他们的技术能力偏弱就开始嘲讽，再怎么庞大的组织都需要有人干最基础的活，干这个活也不丢人，上面我回复的时候也说过，钱不是一切，不干技术，不挣高薪也挺好。所以怎么你们就能天天跑出来嘲笑人家年薪百万的人是弱鸡，是花架子。

再有抛开事实不谈就没意思了，你说你见过大厂被裁员的员工，你见过几个，什么级别的？你自己去问问，抛除管理岗位，不单指大厂，在各个稍微有点规模的公司里，混的好的，拿高职级高薪水的，有几个是技术不好的？就真以为老板都是傻子，大几十万上百万的养一群花架子。 世人皆醉你独醒呗？ 我自己是从外包干起来的，外包，小厂，中厂，大厂，我全呆过。你也别老说我的经验不适用现在的环境，现在大环境是变差了，那怎么的一句大环境差就能总结出人家全是靠运气拿的高薪么。每年这么多进大厂的应届生，全是靠运气进去的？不说以前，就说现在我们这里找外包，会写代码的和不会写代码的，能写简单代码的和除此还有其他技术经验的，给的职级和钱都不一样。所以我不明白怎么就能天天说技术没用的。

咱就在社区里问问，社区里大厂小厂中厂的都有对吧，问问大家，在自己的公司里，测试团队中，抛开管理岗位，职级高的，薪资高的，混的好的，是不是多数都是技术好的那一批？

大厂是也是人，大厂员工也不少，阿里，字节，腾讯哪家公司不是 10 来万人，这些人就不是人？他们靠技术吃饭就不算数？

你也劝你尝试一下跳出现在的眼界，别抱着对技术的偏见，好好去看一眼这个世界。 我承认很多测试同仁是在小厂和外包岗位上安安分分工作的人，他们很好，没有问题。有人可以随遇而安，知足当下，有人可以满腹抱负，逆流而上，这些都没问题。 但别把他们永远按死在这里，在舆论上跟他们说你们没机会了，再怎么学习都没用。

周六刚跟字节的同学聊过，他们部门已经没有测试了，全部都是测试开发，当然他们已经换了个名字，不叫测试开发了。他们现在干的是各种线上监控平台的开发，灰度，A/B test 平台的制定。 为了快速反应，全部是线上的质量平台建设。 这就是这个行业开始对测试要求的改变。

PS：顺便说一声，我这个同学在字节年薪 135W。 我俩全是 3 表大学，外包出身，而这就是你嘴里的花架子。 也别总盯着我，我在我的圈子里不是最好的那一批，我只算中游。 我在范式的时候，我带的一个大三的实习生都月薪 8000，为啥？因为人家没毕业就 AI 玩的就很溜了。 你们可以坚持说技术没用，但能拿这份薪水的人，或者不说百万这么高的，就是在一线城市拿个几十万年薪的，大多数都是有技术在身的人。你不承认没关系。我以前也说过一句话：在网络上任何的喷口水本质上都没啥用， 对错最后都是市场决定的，市场决定谁能存在的更长久，谁能拿到更多的钱。

看了一圈评论区，仍然有些无奈。可能每个人都有自己的信息茧房，都不相信自己看不到的东西。我一直觉得一个技术工种中的从业人员，觉得技术没什么用，这件事挺荒诞的。

大家有机会接触一下大厂里的人，也不用有多高级别，就 p7，p8 的样子，看看这样的测试人员都具备什么能力就好了。他们面对的是什么产品，每天都在做什么事情。

难道这些年薪百万的人，每天就是在一个手机 APP 上点点点么？ 这世界上只有 APP 这一种东西需要测试么？数据库，操作系统，AI，中间件，云计算，这些技术型产品都是不测试就上线的么？

如果测试真不需要多少技术，那大厂养着这些高薪员工是在图什么，可能总有同学认为是管理者傻逼，整个行业里，不管阿里，腾讯，字节，这些有头有脸的巨头都是傻逼，都是在浪费钱白养这些技术人员。 这世界上只有他自己看清了真相。 如果有同学真是这么想的， 那我也不说啥了。

我还是那句话：什么都是假的，到手的工资是真的。是好好学技术拿高薪，还是坚持全世界的公司都是傻逼然后拿着大白菜价的工资，大家自己选。

当然我也给自己叠个甲，钱不是一切，不拿高薪也就不背高职责和高加班强度，也挺好。

前三天加班， 后两天找一天带儿子去爬山， 剩下一天休息

技术是能学的会的， 人情世故可能是学不会的。技术是保底的，人情世故是攀升的。

那部电视剧里祁厅长不是说过一句话么：英雄是什么？ 英雄在权利面前是工具，英雄是拗不过权利的。

在范式， 干了差不多 6 年。 在腾讯现在是 3.7 年。 之前都是短期 1,2 年的。 讲道理，没多少人喜欢折腾来折腾去的， 每次换工作的成本和风险都挺高。 要不是实在待不下去了，或者委屈了， 谁愿意动不动就跳槽。 所以我个人对频繁跳槽的人没什么意见。

以后的打算就是回哈尔滨老家~ 老家有房， 我回去就用爱发电写小说。

我其实还好， 我现在的虽然身体上满累的， 但其实我精神上挺快乐的， 我也不是完全没有休息和娱乐时间。 只有最近 2 个月忙成这样，以前不是这样忙的。

而且每个人的情况都不一样的， 你这样的话我大概也说给过我另一个同事， 因为他可比我卷多了， 他是常年都加班到后半夜。 那个同事跟我说， 他母亲得病治了 10 年， 老婆前年刚没了工作， 家里小孩刚上学， 全家就靠他一个人撑着。 所以你说到了他这个样子， 那是能说放下就放下的么， 男人么， 不都得撑着家里， 没了这份收入，让他怎么养活家里。

是不能长久~ 希望只是忙过这一段时间。

上班这事已经挺努力了 ，天天到后半夜了都。

我想结合自己的经历来说明一下，当然都是个人经验，仅供参考。

其实对于有些人来说进大厂很容易，另一些人来说进大厂就非常难。 我曾经写一段随笔，强者恒强，弱者恒弱。当一个人的起步比较强的时候，他后面的路就越来越好走。进大厂最容易的路就是上一个好大学，大厂都是去名校招聘的，即便在社招里也会参考候选人的第一学历。而当第一步走好了，进入大厂以后，后面跳槽去别的大厂也会很容易（只要别太拉胯），因为招聘时除了自身硬性水平外，背景也是非常重要的。 如果候选人在阿里能干上 5 年，那就说明起码候选人在阿里的工作大概率是没太大问题的，否则以大厂的淘汰机制他也干不满 5 年。 所以对标阿里的其他大厂看到候选人的这段履历后，心里基本上就已经给了一个基本分了，这时候只要面试别拉胯就差不多能过。

而对于第一步没走好的人来说，后面想进大厂就比较难。除了没有强悍的学历和工作背景的支持外，也没有大厂里那大规模业务的经验。这在一些领域里很吃亏， 比如 AI，大数据，云计算这些烧钱的领域，比如电商，短视频，直播这些烧流量的领域（小厂流量上不去没机会锻炼技术方案）。

所以一步错，步步错。

而我就是第二种人，毕竟我是三表学历，外包出身（干过 4 年外包），这就注定了我们这种人需要付出更多的努力，以及有更大的机遇才能翻身。 我就比较幸运，努力了，机遇也到位了。 但即便这样也是在 2021 年的时候才翻身进入的大厂，彼时我已经是整整 35 岁了。与很早就大厂的大佬不一样的是，我只能算踩到了互联网红利的尾巴。 所以财务自由这种事是不可能发生在我身上的，混个高级大头兵的位置就是我的极限（当然说好听点可以叫专家）。

对于我这种底子和背景都很差的人来说，想进大厂，就真的不是一件容易的事。所以我第一个建议楼主的就是找对方向，我的翻身之仗就两个节点，2015 年初从外包跳槽到互联网，2016 年跳槽到第四范式开始做 AI。第一个节点脱离了外包，让自己跟市面上大多数的同行站在了同一条线上，第二个节点让自己在一个比较早的时间点接触了 AI，后来 AI 爆火，奠定了我进入大厂的基本盘。当然在这个赛道里坚持做了 8,9 年时间也是一个重要的因素，社招进大厂，尤其是岁数大的人进大厂，定位就是专家，否则很难。如果楼主还年轻则会好很多。

所以，第一找对方向，第二坚持，第三勤奋。 坚持和勤奋是不一样的，勤奋和努力工作也是不一样的。勤奋不是要天天 996,007. 我觉得蛮多 996 和 007 的人反而能力一般，因为他们的精力都被重复劳动填满，属于一年工作经验用了 10 年的人。这里说的勤奋，是嘴巴勤快点多去请教自己不了解的东西，是脑子勤快点多去思考自己的学习方向，是双手勤快点多去实践自己的技术。 大厂社招要的是专家和 owner 型人才，我们的竞争对手都是其他有大厂背景和优秀学历的人，不在技术深度和广度上胜他们几筹是很难进大厂的。

所以，选好一个自己认为有发展的方向， 在这个方向上坚持个 3~5 年，不说每天都很勤奋，但大多数时候都要不停的去学习这个方向里的东西，不区分开发还是测试还是运维，只要是跟这个方向有关的，就要去学。因为现在大厂也是一个人负责好多事（降本增效，测开比悬殊，一人分多角），最后会发现笑到最后的都是复合型人才。如果只想着测试那点事，会发现任何一个领域你都测不出什么名堂。

不要妄想努力 3,5 个月的就能翻身，很多人挣不到钱的原因就是太想挣快钱了，快钱不是普通人能挣的，普通人最后的决胜点都是机遇（运气好）+ 坚持（耐得住寂寞和辛苦）+ 勤奋（主要是脑子勤奋，不是身体勤奋）。 不要妄想通过一个点去获取进入大厂的机会，没有什么刷多少算法题就能通过面试的理论，也没有学成了哪个技术就一定能进入大厂的规则，大厂都是看候选人在至少一个方向上的深度（对专家的要求），而这个方向包含的点太多了，它不是靠速成的。所以培训机构说的培训几个月进大厂拿 p6，p7 的都是扯淡的，能拿这个职位的人本身就不差，当然除非运气极好以及遇到了风口，比如当年的移动互联网，前两年的 AI，当然是不是风口就又跟运气有关了，毕竟谁也不敢保证自己看好的方向就一定是风口，普通人没什么独到的眼光，说白了都是押宝。我现在是借着 AI 的红利进大厂了，但 2016 年的时候谁敢说 AI 未来一定火，我也就是运气好，恰好选了 AI 而已。 所以，别想挣快钱，别想短时间内翻身，这些对普通人来说都不现实。

最后，祝愿楼主和各位同行早日年薪百万。

最好还是要有点代码基础的， 不会写代码的话， 在 AI 领域里也只能做个初级的测试人员

加入星球是得花 200 块钱，后面就不花钱了。

有手把手的教程帖子， 定期直播教程， 微信群

要不你加入我的星球吧哈哈哈，我星球里都有文章和直播录屏讲怎么测试。

不加也行， 你在 testerhome 上先看看我以前写的帖子。自己找一些开源模型自己测试一下找找感觉，慢慢就知道测试思路了。

老哥看一下我帖子里说的哈， 不能只看一半的。 帖子里表达了是在 deep seek v2 出现后国内才开始大规模开展，这里说的是大规模开展投入生产，而不是在研究室里拿几张卡随便玩一玩。尤其 PD 分离技术即便是字节也是去年才开始研究并投入生产的。 因为在这之前不需要有这种加速场景，以我们为例，在去年的时候挣钱的大头还是在计算机视觉，ocr，推荐等传统场景，大模型的变现能力是有限的。所以往年各大厂都没有动力去做大规模的大模型推理加速。 这次的 deepseek 的出现很大程度的促成了这种产品的发展。我们做的这个产品因为 deepseek，在用户量上有了质的提升。 所以线上卡的存量不够了，这才开始了大规模的 PD 分离架构的开展，还有大 EP 方案的研究。

这一点字节确实走在了国内的前沿， 他们在去年就开始做这些实践了。 大厂高工的技术能力还是很强的，加上大厂有钱，有卡， 所以现在只有大厂才有资源玩这些东西。

嗯， 是找我试错。 不过也确实是有必要的， 因为理论只是理论， 实现的过程中还是会有很多问题会影响性能。 容灾备份的东西也有， 我现在就是主要负责性能和容灾， 效果测试交给其他人了。

TP,EP,DP,PP , vllm vs sglang， pd 分离 vs pd 不分离， 还要做大 EP，kv store 等各种推理加速策略。 我懂的也不多 。反正就是算法和加速团队搞了一堆优化技术， 我只是负责测而已。

看你负责的产品类型和工种， 我这种在大厂常年搞云和高可用的， 属于必备技能。 如果只是业务测试，或者产品架构跟 K8S 和 docker 没有半点关系。那就没什么必要。

只不过大厂都是上云的， 中小厂也越来越多的上云了。 所以测试人员还是紧跟技术发展比较好。 否则以后面试的时候发现对方要求会这个，会那个。 但我们一个都不会，那就尴尬了。

可以的

能力和外部因素都重要， 缺一不可。

本着一个原则吧， 谁能决定你的绩效和年终，谁就是爹。

这多常见的事。。。不算刺激。 撞见在公司当场办事的都不是个例了

不能这么想的， 你表弟 1 年挣 300w， 但还有人 1 年挣 3000w，你表弟也要痛苦的觉得自己怎么折腾也挣不了这么多钱么， 而王健林可能随随便便就 1 个小目标。 我们不能总跟上面比，那太痛苦了。只要我们认真生活，工作，剩余的就拥抱生活就好了。 就像我之前说的：当知足凌驾自卑之上，幸福，将贯彻人生