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校招【2027届秋招】测试工程师（平台）
上海 · 校招 · 2027 届 · 本科
长期有效
任职要求
- 2027届本科及以上学历，计算机、软件工程、人工智能、信息安全、数学等相关专业优先
- 具备扎实的计算机基础，了解数据结构、计算机网络、操作系统、数据库及软件工程基本知识
- 掌握至少一门编程语言，如 Python、Java、JavaScript、Go、C++ 等，能够独立完成基础编码和问题调试
- 具备良好的逻辑分析能力，能够将复杂问题进行拆解、定位和验证
- 对软件质量、工程效率或 AI 技术有兴趣，愿意深入理解系统实现，而不满足于完成表面测试
- 具备较强的责任意识、沟通协作能力和主动学习能力，能够推动问题形成闭环
- 能够接受从业务测试实践出发，逐步向测试工程、AI 测试及质量治理方向发展。
- 加分项
- 有测试开发、软件开发、AI 应用、数据分析或开源项目实践
- 熟悉接口测试、自动化测试、持续集成、性能测试或稳定性测试中的一种或多种
- 使用过大模型 API、Agent、RAG、MCP、Prompt Engineering 等相关技术，并有实际项目经验
- 了解软件研发流程、DevOps、可观测性、微服务或云原生相关技术
- 参加过程序设计、软件测试、人工智能、数学建模、CTF 等竞赛
- 有较强的问题意识，能够主动发现现有流程或方案中的不足，并尝试通过技术手段解决。
- 我们看重的潜力
- 质量意识，不仅关注功能是否正确，也关注系统是否稳定、过程是否可靠、问题是否能够被长期解决
- 工程思维，愿意通过代码、工具和系统化方法解决重复性、规模化问题
- 分析能力，能够从现象出发定位根因，而不是停留在问题表面
- AI 素养，理解 AI 能力的价值与边界，能够对生成结果进行验证、评测和持续优化
- 业务理解，能够进入真实业务场景，在约束条件下设计可执行的质量解决方案
- 成长潜力，愿意从测试执行者逐步成长为质量工程师、质量体系构建者和质量领域 FDE。
- 发展方向，入职后，你将根据个人能力和兴趣，逐步向以下方向发展
- 业务质量与复杂系统测试
- 测试开发与质量工程平台
- AI 测试 Agent 与 Harness
- 稳定性、性能与可靠性工程
- 质量度量、分析与研发过程治理
- 质量领域 FDE 与综合质量解决方案。
岗位描述
我们希望招聘的不是只负责执行测试用例、发现产品缺陷的传统测试工程师，而是具备工程思维、质量意识和技术潜力的质量工程人才；
你将从业务测试和交付质量保障出发，逐步参与测试工程能力、AI 测试能力、质量度量与治理机制的建设。长期来看，你将有机会成长为质量体系的构建者，以及能够深入业务现场、结合工程能力解决复杂质量问题的质量领域 FDE（Forward Deployed Engineer）；
作为校园招聘岗位，我们不要求你已经具备成熟的质量体系建设经验，但希望你具备良好的技术基础、问题分析能力和持续学习潜力。
岗位职责：
- 一、业务质量保障
- 1. 参与产品需求分析、技术方案评审和测试方案设计，识别需求中的缺失、歧义、冲突及潜在质量风险；
- 2. 负责功能、接口、兼容性、性能、稳定性等测试工作，保障需求按计划、高质量交付；
- 3. 结合业务链路、系统架构和用户场景，设计有效的测试策略，而非简单执行既定用例。
- 二、测试工程能力建设
- 1. 参与接口自动化、UI 自动化、测试数据构造、流量回放、质量巡检等测试工具或平台的建设；
- 2. 通过脚本、工具和工程化方法减少重复劳动，提升测试覆盖率、执行效率和结果可信度；
- 3. 参与测试资产、测试标准和工程实践的沉淀，使测试能力能够被复用和持续演进。
- 三、AI 测试能力探索
- 1. 探索大模型及 Agent 在需求分析、测试设计、自动化生成、测试执行、缺陷分析等场景中的应用；
- 2. 参与 AI 测试工具、Skill、Agent 或 Harness 能力的设计、开发、评测和优化；
- 3. 建立对 AI 生成结果的准确性、稳定性、采纳率、误报率等效果评估意识，推动 AI 能力从 Demo 走向实际业务应用。
- 四、质量分析与治理
- 1. 参与交付质量、线上问题、缺陷分布和研发过程数据的分析，识别质量问题的共性规律和根因；
- 2. 协同产品、研发及相关团队，通过流程、规范、工具和技术方案推动问题解决；
- 3. 逐步参与质量指标、风险识别机制和质量治理体系建设，推动质量保障从交付末端向研发全流程延伸。
你的简历匹配这个岗位吗？
上传简历，AI 会对照这份 JD 指出你的差距和需要补强的地方
该岗位可能会问的问题
基于 测试 岗位的常见面试问题整理
请解释单元测试、集成测试、端到端测试的区别
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1. 单元测试：测试单个函数/组件，mock 所有依赖，快但覆盖窄 2. 集成测试：测试多个模块协作，不 mock 或部分 mock 外部依赖 3. E2E：模拟真实用户操作，测试完整流程，慢但最接近真实 4. 测试金字塔：底层多（单元）、中层少（集成）、顶层极少（E2E）
如何设计一个接口的测试用例
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1. 正常用例：合法参数，预期正确返回 2. 边界值：空参数/超长参数/特殊字符 3. 异常用例：非法参数/缺失必填参数/错误类型 4. 权限：无 token/过期 token/无权限访问 5. 性能：大并发下的响应时间 6. 工具：Postman 手动 / pytest + requests 自动化
你做过的测试自动化项目是什么
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1. 项目场景：什么类型的项目（Web/API/App） 2. 技术栈：pytest + Selenium / Playwright / Appium 3. 覆盖：用例数、覆盖率提升 4. 难点：如动态元素定位、数据隔离 5. 成果：bug 发现率 / 回归时间从 X 天降到 Y 小时
一个电商下单接口在双十一挂了，你作为测试如何提前发现这个问题
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1. 性能测试：JMeter/Locust 压测找瓶颈 2. 容量规划：预估峰值 QPS（去年 × 增长系数） 3. 全链路压测：模拟真实流量而非单接口 4. 监控：设置 CPU/内存/QPS/响应时间 告警阈值 5. 降级演练：测试限流和降级方案是否生效 6. 复盘：挂了之后的改进措施（如加缓存、加机器）
开发说「测试环境没问题，是生产环境的问题」，你怎么排查
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1. 不急着反驳，先看事实 2. 对比两套环境的配置/数据/版本 3. 抓生产请求日志与测试环境对比 4. 看是否网络/数据库/第三方服务差异导致 5. 如果可以，把生产流量镜像到测试环境重放 6. 沟通：不是分锅，是找根因
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信息来源：企业官方招聘页。投递前请以官网信息为准。