不會AI，連簡歷都投不出去了!

2026年的春招剛過，26屆秋招和27屆暑期實習已經全面打響。不少同學還在刷LeetCode、背八股、完善自動化測試框架，結果投出去的簡歷要么石沉大海，要么面試一面就被掛——不是因為你基本功不扎實，而是因為面試官問的AI相關問題，你一個都答不上來。

01、大廠HC暴增，但只給“懂AI”的人

先看兩組數字：

• 字節跳動：2026年暑期實習招聘，開放7000+ HC，AI相關崗位大量在招。
• 騰訊：10000+ HC，同樣是AI相關崗位擴招，釋放出非常強烈的信號。

會AI，就是香餑餑；不會AI，連簡歷篩選這一關都過不了。多家大廠的HR和業務面試官已經在公開場合表示：今年測試崗位的簡歷池里，沒有AI相關項目或技能描述的候選人，優先級直接被調低。

有人可能會問：那我做傳統業務線的測試，也要會AI嗎??

答案是：要，而且面試官一定會問。

02、面試風向已變——AI問題是必問項

今年的測試面試，除了傳統的數據庫、自動化框架、CI/CD、操作系統、網絡協議這些“基本功八股”，AI相關的問題幾乎是每輪必問。即使你面的是一個跟大模型八竿子打不著的傳統業務線，面試官也會考察你對AI的了解程度。他們不是要你手寫Transformer，而是想看你有沒有主動擁抱變化的意識，以及如何用AI去賦能測試。

下面這些題，你可以試著自測一下——看看能答上來幾道：

• 你對AI在測開中的應用有哪些了解？運用AI時需要注意什么？
• 你認為目前AI平臺最大的問題或瓶頸是什么？
• 你有沒有用過AI編程助手（如Copilot、Cursor、通義靈碼）？說說你的理解。
• 你覺得AI在軟件測試方面有哪些具體用途？
• 提示詞是怎么設計的？有沒有總結過方法論？
• 大模型和自動化測試可以怎么結合？

如果你只能支支吾吾地說“我用過ChatGPT幫我寫一些腳本”，那在面試官眼里，你跟“沒接觸過AI”沒什么區別。

03、AI業務測開崗——難度再上一個臺階

如果你想去大廠做大模型或智能體業務的測開，那么考察的深度會大幅提升。面試官會默認你不僅會用AI，還要理解AI底層的原理。

以下是真實出現在今年大廠測開面試中的高階題目：

• 你做大模型評測嗎？如果讓你去測試一個大模型的輸出，你會設計什么樣的測試方案？
• 怎么理解ReAct框架？它的工作原理是什么？ReAct里面的關鍵點是什么？
• 如何比別人做得更好？核心該在哪個方向重點學習？
• MCP和Function Call有什么區別？
• Transformers你了解多少？
• 你沒做過微調對吧？那你覺得微調的原理是什么？
• RAG和微調的區別是什么？
• 復雜的Agent層（多個Agent組成、多模塊）要怎么去評測？

這類題目，沒有實際接觸過的話很難答好。光靠背概念，面試官追問兩輪你就露餡了。這也解釋了為什么很多同學明明準備了很久，卻在AI測開崗位上屢屢碰壁——你缺的不是基礎，而是AI測試的實戰經驗。

04、求職準備策略——兩手抓，兩手都要硬

面對這樣的形勢，我的建議非常明確：傳統基礎不能丟，AI能力必須補。

第一手：扎實的計算機基礎

數據庫、編程語言（Python/Java）、操作系統、計算機網絡、數據結構與算法——這些依然是測開的立身之本。項目經驗、算法題、八股文、SQL題目，一樣都不能少。

第二手：AI相關的實踐項目

想沖大廠，簡歷里最好有AI相關的實踐項目。不需要你去訓模型（當然能訓更好），但至少你得動手做過：

• 用大模型輔助測試用例生成
• 搭建過一個簡單的Agent（比如能回答測試問題的Bot）
• 做過Prompt工程相關的實踐（比如優化提示詞來提升測試數據生成質量）
• 嘗試過將大模型接入自動化測試流程

哪怕只是一個課程項目、一個開源貢獻或者你自己的小實驗，只要有代碼、有思考、有總結，就能在面試中拿出來講。

05、AI測試——是今年最大的彎道超車機會

很多人看到AI就頭大，覺得要從數學、機器學習開始學起，來不及了。但真相是：測試崗位對AI的要求，重點在于“應用”而非“研究”。這就像當年從手工測試轉向自動化測試一樣——不會自動化的人被淘汰，會自動化的人升職加薪。今天，AI就是那個新的分水嶺。

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