突破35岁+与非科班天花板，人工智能测试开发助我这样拿下大厂50W+ Offer

职业转折：裁员浪潮下的自我剖析

收到裁员通知时，我内心早已有所准备。但当这一刻真正来临，迷茫仍悄然袭来。短暂的自我调节后，我开始冷静分析形势：

我的优势：具备跨团队项目经验、能带领小型团队，并在多个测试方向有所涉猎，拥有全栈开发与测试平台搭建经历；

我的短板：技术广度虽足，却缺乏深度，尤其在AI浪潮冲击下，传统优势的竞争力逐渐模糊。

我尝试站在企业视角审视自身：

1. 团队管理能力并不稀缺；

2. 技术全面性在AI工具普及的今天，逐渐成为基础要求；

3. 开发经验因代码助手的出现，也不再是独特亮点。

思来想去，这些 “不构成绝对优势” 的原因，似乎都指向了同一个关键点：AI。于是我将突破点锁定在 “AI+测试” 这里。若能在现有优势的基础上，补充AI结合测试落地的技能储备与实践经验，或许就能脱颖而出。毕竟AI问世时间不长，在这一领域积累了深厚经验的人并不多。

遇见霍格沃兹：一次偶然却重要的选择

那段时间，我开始在各类课程平台上学习AI相关知识。但学了一段时间后，我发现自己就像病急乱投医的病人，面对众多课程，竟没有一个完全契合我的需求。一来，把这些课程全部学完要耗费大量时间；二来，我未必能坚持到底；即便坚持学完了，内容与测试方向的结合度也不高，对我找测试相关工作的帮助有限。

后来偶然看到霍格沃兹的公开直播课，试听后觉得对想接触 AI 测试的我来说很有价值。课程紧扣测试场景，聚焦AI落地实践，我毅然报名。当时的想法很简单，即便没能通过这门课程找到满意的工作，也能窥见AI测试的门径，为未来铺路。

意外收获：课程未结业，Offer已到手

这段学习经历，不仅补全了我的AI知识框架，更让我在面试中能从容应对技术问题。 幸运的是，课程尚未学完，我便获得了某海外电商新业务团队的青睐。面试中，AI测试知识虽非决定性因素，却成了差异化加分项——尤其是在探讨技术趋势与落地场景时，我能结合课程案例给出具体思路，显著提升了专业可信度，最终拿下了薪资50W+的大厂Offer。

成长启示：学习与长期投资

这段经历让我深刻意识到： 

危机中藏有转机：裁员逼我跳出舒适区，找到了AI测试这一新赛道； 

投资自己永远值得：霍格沃滋的课程虽然需要付费，却带来了认知升级与职业机会； 

“T型能力”是未来趋势：垂直深度与跨界宽度的结合，将成为技术人的核心壁垒。

我的求职之路并非“逆袭剧本”，而是一个普通测试人在技术变革中的一次清醒探索。如果你也站在职业岔路口，不妨问自己：我的下一个“AI+测试”场景，会在哪里？

想对学社说的话：

保持测试领域培训的领先地位，可以顺道延伸其他技术方向，继续做大做强，桃李满天下。

面试实战：高频问题与应对策略

以下是我回忆起的部分面试题，还有我以往面试候选人时用过的一些题目，分享给大家参考：

测试基础

• 测试用例包含哪些部分？

• 开放题：如果让你设计微信红包功能的测试用例，能想到哪些测试点？（主要考察测试思维）

• 如何理解测试左移和测试右移？

• 自动化测试的局限性有哪些？

质量管理和意识

• 若需求是倒排期，留给你的测试时间明显不足，但交付节点无法更改，除了加班，你还有哪些手段和措施保证上线质量？

• 在涉及上下游协作的测试项目中，若由你主导整个测试工作，如何确保项目进度正常推进？

• 有哪些手段可以监控 C 端产品的线上质量情况？

• 你合作的研发团队近期提测质量逐渐恶化，你有什么办法改善？

与 AI 相关

• 你在工作中曾将 AI 应用于哪些测试场景？这些应用对你的工作提效有多大帮助？

• 你认为未来 3-5 年，AI 会替代测试人员吗？为什么？

• 结合当前 AI 的发展现状，你觉得哪些 AI 能力落地后，能大幅提升测试工作效率？

我学习的课程：

行业首个「知识图谱+测试开发」深度整合课程【人工智能测试开发训练营】，赠送智能体工具。

提供企业级解决方案，人工智能的管理平台部署，实现智能化测试，落地大模型，实现从传统手工转向用AI和自动化来实现测试，提升效率和质量。