软件测试如何突破月薪20K?

对于IT行业大部分做测试同学而言,20K说是天花板倒不至于,但不得不说是个坎了。

因为相当一部分同学可能长期从事功能测试工作,混迹于外包,可能15K,16K就是瓶颈了。

做测试如何可以突破月薪20K?我想是很多同学比较感兴趣的话题,今天不妨来一起探讨一下。

对于很多学历不错的同学而言,只要校招可以进入一家知名互联网公司工作,可能毕业入职就达到了。

然而对于大部分同学来说,学历已经成为过去式,无法改变。那么其实可以走的就只有一条路。就是提升技术,提升技术,提升技术。

你可能无法一步到位,直接进入一线互联网大厂,但是你可以先把目标定位为独角兽,三线互联网公司,再曲线救国。

现在各行各业都这么卷,那么凭什么给你机会呢?

只能靠自己,只能拼命提升自身技术。吃不了学习跟自律的苦,就要吃生活跟没钱的苦,虽然听起来有点鸡汤,但真的无比真实了。

今年我给上百名同学做过简历分析,很多同学对于代码,中间件,性能相关的技能或多或少都有写。

但深入问下来比较缺乏实际经验,给我的反馈就是我都是简单做做的,潜台词就是再问我也不会了。

所以针对此,我跟几个大厂朋友整理了一条测试工程师的全栈路线图,主要帮助同学们深入提升技术,拿到高薪满意offer!

一、计算机基础系列

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二、Python专题

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三、Python自动化测试框架应用

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四、接口自动化测试

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五、web、ui自动化测试

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六、移动端自动化测试

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七、持续集成

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八、性能测试

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九、安全测试

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十、跨平台自动化

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十一、测试开发

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根据这个学习架构路线,不断地去摸索与提升,突破技术的瓶颈,可以说,这个过程会让你痛不欲生,但只要你熬过去了。以后的生活就轻松很多。我也是走过这样一段路,才能获得更多高薪职位的机会,付出终有回报,也算是对我能力的一种认可吧,真正的证明了自己的价值。至少税后30+的薪水是我当前状态下比较满意的。

行动吧,在路上总比一直观望的要好,未来的你肯定会感谢现在拼搏的自己!如果想学习提升找不到资料,没人答疑解惑时,请及时加入群: 786229024,里面有各种测试开发资料和技术可以一起交流哦。

最后: 下方这份完整的软件测试视频教程已经整理上传完成,需要的朋友们可以自行领取【保证100%免费】

在这里插入图片描述

软件测试面试文档

我们学习必然是为了找到高薪的工作,下面这些面试题是来自阿里、腾讯、字节等一线互联网大厂最新的面试资料,并且有字节大佬给出了权威的解答,刷完这一套面试资料相信大家都能找到满意的工作。

在这里插入图片描述

<think>好的,用户想了解软件测试行业的人才供需情况,特别是人才缺口分析。首先,我需要从提供的引用中找到相关信息。引用[1]提到基础功能测试岗位已经饱和,但自动化、性能、安全等高端领域仍有缺口。引用[2]指出从业人员希望提升自动化和性能测试技能,高端人才急缺。引用[3]说明软件测试涵盖文档和源程序,需求量大。引用[4]强调上海等地自动化测试人才奇缺,企业需要高技能人才但从业人员技能不足。需要将这些点整合,分层次说明基础岗位饱和,高端需求大,地区差异存在。同时,用户可能关心未来趋势,比如大数据和AI测试的机会。要确保回答结构清晰,引用正确,并生成相关问题。另外,注意使用中文,数学表达式格式正确,虽然这里可能用不上太多数学,但如果有数据可能需要用$符号。最后生成相关问题要覆盖现状、技能提升、职业发展、区域差异和未来趋势。</think>### 软件测试行业人才缺口分析 #### 1. **基础功能测试岗位趋于饱和** 随着大量转行人员和毕业生涌入,基础功能测试岗位的供需已基本平衡,甚至出现供大于求的情况。企业更倾向于选择具备自动化测试或性能测试能力的候选人,而非仅掌握手工测试的人员[^1][^4]。 #### 2. **高端技术领域缺口显著** - **自动化测试与性能测试**:企业对自动化测试(如Selenium、Appium)和性能测试(如JMeter、LoadRunner)人才需求旺盛,掌握这些技术的工程师薪资普遍较高且竞争压力小[^2][^4]。 - **安全测试与新兴领域**:安全测试(如渗透测试)及未来可能出现的大数据测试、AI测试方向存在潜在机会。 #### 3. **技能与岗位需求的结构性矛盾** 虽然企业对中高级测试工程师需求迫切,但从业人员普遍存在技能不成体系的问题。调查显示,超过60%的测试从业者仅能完成基础手工测试任务[^4]。 #### 4. **区域差异与薪资水平** 以上海为例,自动化测试岗位月薪20K以上的招聘需求持续增加,但符合要求的人才供给不足,形成“高薪难招人”的局面。 #### 5. **行业长期发展潜力** 软件测试贯穿软件开发全生命周期(需求分析、设计、编码等),因此企业对测试工程师的需求具有持续性和多样性[^3]。 $$ \text{市场需求强度} \propto \frac{\text{技术复杂度}}{\text{人才供给量}} $$
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