QA技术Level自评白皮书

发表于:2018-1-29 10:07

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 作者:琦少rain    来源:简书

  滚滚长江东逝水,浪花淘尽英雄。近年来暴走的不只房价更有人才泡沫。如今“AI时代” &“ 移动时代”新老交替,新型技能尚未储备完善,新型人才需求尚未爆发,这个尴尬的时代让人才市场终于走向了冷静。QA行业是时代的一份子,人才标准亦然水涨船高。
  如果你认识很多猎头朋友或关心行业大势。不难发现:那些出卖劳动力的纯手工QA早就没饭碗了;那些简历上写个“自动化”,“性能”就很高大上的日子一去不复返了;那些报过培训班会用java API就能做测试开发的年代永远定格为“过去时”了。曾闻人问 “我并没做什么,至少没做错什么,蓦然回收为何已被时代列车残酷的抛弃?”移动时代的暮钟里响彻了答案——一言以蔽之曰"技术sense"
  这是一个多变的时代,也是一个不变的时代。变的是技术领域:从win称霸的的PC市场到J2EE推动的web2.0;从Android支撑的APPS到Big data& Cloud驱动的IOT;亦或是今天势不可挡的AI。匆匆十数年,沧海桑田。然而不变的是技术sense:C&C#是PC QA的入行是之门;selenium,JS,Loadrunner是web QA的必备神器;appium&UIautomator乃移动QA的看家本领;Hadoop&spark又何尝不是大数据QA的傍身神器?而今迎着朝霞常鞭策自己要拥抱AI,然而披着晚霞是是否询问自己TensorFlow or paddlepaddle了解了吗?
  好汉不提当年勇,脚踏实地方能崛起。不管是否愿接收,18年的技术门槛指南,大致是如下的样子。知人者智,自知者明,诸位有志之士不妨对标下自己的level而后思考进步之道:
  T3——中级测试工程师。必有全栈的信念,具备设计全链路auto_test_case能力,以高效的方式确保前后端或跨平台的质量风险把控:最基础的selenium,appnium一定要会,以实现端侧自动驱动;mock service技术一定要懂,以满足接口自动化时数据模拟;Jmetter一定要掌握,来实现最基础的压测;sql or MongoDB?要懂得,以满足自动化结果存取和数据分析;Django,python,java, bootstrap,highcharts等平台开发技能要了解,如果不想一直停留在基础测试层面;至于coding能力要求也很简单,自测题“完成一个爬虫系统设计,梳理清楚其中的技术难点和解决方案”。业务支撑上:做到独当一面,至少能作为版本迭代负责人,从需求评审到case设计,从单测到集成,从线下适配到线上监控,完整的驱动一个项目的全迭代过程
  T4——高级测试工程师。继承T3所有能力要求,重点强调技术sense。满足当下技能需求同时,必有超前意识。立足当下,掌握深度学习理论基础且熟悉paddle或TensorFlow。需知大数据作为AI时代最重要的生产资料,其相关的技术包括不限于“Hadoop,spark, storm,redis,kafka”务必有一定了解。 AI IN ALL是必然趋势。若你还不能感知图像识和自然语言处理技术,给自动化技术带来的颠覆;若你还不能理解卷积&循环神经网络给数据分析和质量预测注入的活力;若你还不能察觉知抽象语法树和AI结合给静态代码检测和goodcoding带来的推动;恐怕可以思考是否转行更适合?coding能力不再是简单的会写代码会调API,而是主动思考性能调优,需具备JVM调优技术,多线程运用经验,能发挥开发语言特性。业务支撑上,要有痛点挖掘和改进能力,具备审视的眼光和创新精神,须知任何的流程和方法,都有一定的时空局限性,过去OK的策略未必适合当下,要求可以实事求是的进行,流程优化或方法论改进,以最终可提升测试效率,结果可靠性,精准度或降低成本为唯一考核标准
  T5——资深测试工程师,继承T4所有能力要求,重点强调差异化亮点建设能力。只会人云亦云的谈bug数,case数,crash rate十足的庸才。要求结构化思维能力和超强的自驱力。须立足于对业务线现状的充分了解,基于对端板的深入思索,承诺对技术方案的细致打磨。而后,从风险分析,到解决方案,到价值预期,到里程碑设定,到目标拆解,到进度推动,到量化结果验收,保障每个重要的环节切实落地。如发现一个新领域没有可参考的测试方法,要主动的承担测试体系0-1的开拓;若见一个项目,线上质量把控薄弱要有能力建设一套完整的Monitor系统,并突破监控监控,JS监控,集群资源监控等难点,且要balance好监控效果和监控开销。若知传统压测试方案,只关注多请求并发,未关注大数据压力,要有实力主持建设一套大数据压测试方案,结果百T级数据准备,自动判定,自动化bug管理,自动回归等CI问题,解决测试环境的自动扩容管理确智能调度。若见环境异构复杂,出错概率高且维护成本大,要有实力用docker技术进行环境升级,以良好的隔离性,减少互相影响的概率,以镜像化服务优化恢复成本和效率。诸如此类,不胜枚举,那些感叹差异化亮点建设难的,恐怕真是的经验和实力不matchT5水平。coding能力,要求有架构设计能力,设计模式不了解定与此level无缘。且代码不仅可运行还要优雅,具体讲要有规范的结构,良好的可读性,算法设计要考虑复杂度
  T6——测试专家,继承T5的所有能力要求,重点强调影响力。影响力又分为3个维度:其一技,须一专多能,在某一领域研究的足够深入获得业界认可,能为团队注入技术活力,指导所有同学在此维度上快速提升;其二团队支撑,T6开始作为团队的骨干,须要明白有团队就要讲支撑,有组织就要讲执行。必须拥护团队整体目标,不仅自己言必行行必果以身作则,在既定方向上取得突破,且要主动关注团队内其他同学,在跑偏时候有责任及时提醒。其三是人才培养,每年至少培养出1-2个T5 能力同学。除此,要求必须有良好的项目管理能力,确保自己的业务线支撑到位peer反馈良好,不断提升团队在外的横向影响力。讲究战功文化,担得起责任,只为成功找方法,不为失败找理由
  t3-t6占市场人才需求的90%+,至于T2(含)-和T7(含)+需求占比<10%,非主流的level不在今日讨论范围,今后也无公开讨论计划。以免眼高手低者心浮气躁,亦免怀才不遇者徒增悲伤。

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