未来的工程师不在是单一化,会单一的自动化测试,性能测试,安全测试等不再吃香,将面临行业内的深刻变革,主要受到自动化、人工智能(AI)、机器学习(ML)、云计算以及持续集成/持续部署(CI/CD)等技术的影响,现在时代变了, 一个测试对着 10 几个开发是很常见的, 一个测试要兼顾测试几个产品线也是正常的,并且可能功能,性能,效果,高可用等都需要涉猎。
未来的测试工程师主要体现在以下几个特点:
技能多样性:测试工程师需要掌握更广泛的技能,包括编程能力、自动化工具使用、数据分析和理解业务逻辑;高级测试工程师可能会更加专注于设计复杂的测试框架,编写测试脚本,以及利用AI和ML来优化测试过程。
智能自动化测试:自动化将取代大部分重复性和低级的测试任务,如回归测试和冒烟测试;测试工程师将更多地参与创建和维护智能测试脚本,以及监控和分析自动化测试的结果。
DevOps文化:随着DevOps理念的普及,测试工程师将更加紧密地与开发团队合作,实现持续测试和快速反馈循环;这要求测试工程师具备敏捷思维,能够快速适应变化,并在软件开发生命周期早期阶段介入。
云原生测试:由于越来越多的应用程序部署在云环境中,测试工程师需要熟悉云平台和云服务,以确保应用程序在不同云环境中的性能和可靠性。
数据驱动的测试:数据分析将成为测试工程师的关键技能之一,用于识别测试中的模式,预测潜在的故障点,并优化测试策略。
用户体验测试:随着用户对产品质量和体验期望的提高,测试工程师需要更多地关注用户界面(UI)和用户体验(UX)的测试,确保应用的易用性和响应性。
安全和合规性测试:随着数据隐私和安全法规的加强,测试工程师需要确保应用程序符合相关的安全标准和合规要求。
跨领域测试:测试工程师可能会负责多个产品或领域的测试,需要具备跨领域的知识和技能。
终身学习:技术的快速发展意味着测试工程师必须持续学习,跟上新的测试技术和工具,以及行业最佳实践。
软技能:强大的沟通、协作和问题解决能力仍然至关重要,尤其是在跨职能团队中。
现在的行业环境就是需要我们深入一个大的领域,而非一个技能,只会一个技能可能找工作都费劲儿或者说找不到很好的工作,当我们深耕一个领域,比如 AI,大数据,云原生,区块链,移动测试,芯片,音视频等等。那么这个领域里所有的东西我们都要去解决,比如我是 AI 领域的,那么算法评测能力和基本代码能力是基础,但测试数据如何采集,挖掘,脱敏,增强等等,那就完全是数据处理范畴的技能,所以结构化数据要学大数据(分布式计算),计算机视觉要学 ffmpeg 和 opencv 这些视觉处理工具,甚至是学习 blip 和 yolo 这样的视觉模型,而 NLP(自然语言)现在要去玩各种大模型和自然语言处理库,所以现在的行业环境就是需要我们深入一个大的领域,而非一个技能。
未来的测试工程师需要兼具“一专多能”与“深入某个领域”的特质,这两种能力并不相互排斥,而是相辅相成的:
一专多能
“一专多能”指的是测试工程师在一个或几个核心领域具有深厚的专业技能,同时对其他相关领域也有广泛的了解和基本的操作能力。例如,一个测试工程师可能专注于自动化测试,但同时也了解性能测试、安全测试、UI测试等其他领域的基本原理和实践方法。这种能力模型的好处在于:
- 灵活性:能够根据项目需求快速调整,处理不同类型的测试任务。
- 团队协作:能够在团队中发挥多功能角色,支持和补充其他成员的专业领域。
- 适应性:面对快速变化的技术和市场需求,能够迅速学习和应用新知识。
深入某个领域
另一方面,“深入某个领域”指的是测试工程师在一个特定领域内拥有深厚的专业知识和经验,成为该领域的专家。例如,性能测试专家、安全测试专家等。这种专业化的优势在于:
- 深度与精度:在特定领域内达到高水平的专业技能,能够提供深入的洞察和解决方案。
- 市场竞争力:在高需求的领域中,高度专业化的测试工程师往往更受青睐,因为他们的技能更为稀缺。
- 创新与领导力:有机会引领该领域的测试策略和技术革新,成为行业内的意见领袖。
结合两者
最理想的情况是,未来的测试工程师能够结合“一专多能”与“深入某个领域”的特点。这意味着他们不仅在某一领域内拥有深厚的专长,而且具备广泛的技术视野和学习能力,能够应对各种挑战。
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