测试招聘者，特别是一、二线互联网公司的招聘者最苦恼的事儿就是招人。想找到一个合适的人难于上青天，每天各种撒网，简历看几百份，面大几十人，能捞到一个中意的小伙伴就谢天谢地了。但同时很多测试小伙伴发现找工作很难，特别是进大一点的厂，他们特别挑：代码要会写，要有软件架构能力，问一大坨平时根本用不到的技术问题，还挑经验，挑沟通能力，挑这挑那，有时候还特么挑学历、挑年龄。。。供求总难以匹配起来，造成了双方都很痛苦。

　　能力要求不匹配是最核心的问题。软件、互联网近 20 年来飞速成长，其实也经历了很多阶段。行业软件兴盛阶段和外包兴盛阶段（2000-2010 年）行业进入了大量的测试人员，当时最主流的测试实践是：重心放在系统验收阶段。测试人员的主要工作基本都投入在了基于业务的黑盒测试上，对代码能力、系统理解的能力要求不多。2010 年后，互联网行业的真正兴起让国内软件开发模式开始缓慢调头，快速迭代的模式逐步兴起，开发周期越来越短，迭代越来越快，但系统越来越越庞大、复杂。原来的测试工作模式和工作范围越来越无法满足要求了。但大量从业人员技能范围转变是一件很难的事情，行业是有巨大惯性的。从宏观上看大量 QA 技能转变跟不上需求转变是造成市场供求不匹配的主要原因。

　　三个观点：

　　1、只做手工测试，不懂系统实现的测试工程师的职业发展会越来越受限。

　　2、能够转型成适应市场需求的同学将在近几年的时间获得超额回报（因为市场供不应求，企业不得不抬高价格来寻找这样的人）。

　　3、对于个体来说，自我成长永远最重要，自己永远要对自己的发展负责，别依赖外部环境，自己想办法变成市场的香饽饽才靠谱。

　　到底什么样的人抢手？

　　按照我一点理解讲一讲什么样子的人会抢手吧，限于篇幅会偏重技术角度来讲。个人之见，欢迎讨论和拍砖。

　　测试的底子-项目经验 有比较复杂系统的测试实战经验，你就超过了 50%以上的应聘者。什么叫做比较复杂系统呢？投入 50 人年开发出来的系统就可以称作一个复杂系统了。因此，复杂系统并不是很罕见。但是，如果你只接触一个简单的模块，甚至只是测试一个稳定模块的维护性开发，而不是通盘理解，不能说是测试过复杂系统。有从头到尾接触一个完整项目的经历很宝贵。

　　测试的底子-基础知识 对照三本书：《ISTQB 基础教程》 《高级软件测试设计》 《高级软件测试管理》（后两本是 ISTQB 的高级认证教程）。这里边的内容你都能熟练应用（真的是熟练应用，而不只是有概念），你就能超过 80%以上的应聘者了。面试过数百人，我经常会问几个问题：如果测试时间不够，你会怎么办？如果让你去测试一个你完全不熟悉的系统，你会怎么办？你平时会使用那些测试设计方法？看似很稀松平常的问题，非常考验人。因为大部分从业者都没有经受过系统训练和学习，工作多年，依然技能不足，意识跑偏。

　　熟练使用一门主语言 满足这条，你就超过了 70%的应聘者。什么叫做熟练呢？拿 Python来说吧：系统学习过 Python 的教程，高频面试 50 题 这样的题可以自测一下，可以回答上 35 个以上；熟悉最主流的 Spring 框架，能够写出一个简单的网站，实现基础的 Restful 服务；读懂过一个测试框架，如 mockito 或者 Junit 的源码；能够熟练实施接口测试（基于一些测试框架 如：rest-assured+Junit）；能够读懂开发的业务代码，对他们的代码进行 Code Review；

　　对一门语言有比较深入了解 满足这条，你就超过了 90%的应聘者。什么叫有深入了解呢？还拿Python来说吧：熟练使用 Python 的常见 API；深入理解基于语言特性/系统特性的知识，如 Collections 的实现机制、类型系统、I/O、网络、多线程等；熟知设计模式（广义范围的设计模式，不局限于 GOF 的设计模式）；熟悉 JVM 的工作模式；熟练使用调试排查工具解决性能问题；熟练掌握市面上常见的脚手架；熟练掌握周边知识（OPs 相关，网络知识相关）有不错的实战开发经验（做过真正被生产检验的东西）；对于测试开发，AOP，Python 字节码技术是很重要的知识。。。这是一个很长的学习 list，需要几年时间来养成。做到这点，其实你可以胜任普通的开发岗位了，这也是高级测试开发岗位的技术底子。

　　在一个领域知识有不错的了解 人不可能什么都懂，但工作几年之后，会在工作的域内一定要有积累才行。例如，你测试一个核心电商系统的交易模块三年了，业务上你一定要熟练讲出来：商品列表、购物车、下单、退单、废单、支付、发货、库存、退款、优惠使用等等一坨业务流程，和可能出现的常见的坑（各类问题产生的资损、各类问题产生的服务不可用、逻辑矛盾），不然根本无法体现你经验沉淀和深入思考；技术角度上，你要能够画得出来系统的交互图，熟悉最核心的接口和最核心的参数，能够读懂开发的代码，熟练使用 trace 和监控工具，诊断定位线上问题到代码行。

　　用技术保障质量的能力 测试开发岗一定会问到一个问题：你能够举一个你用技术手段提高测试效率，增强测试能力的例子么？这是面试时最大的一个坎。 很多人会讲一些自动化测试回归的例子，但是真正成功的例子非常少，因为为什么做，怎么做都没有想好就照网上一个教程攒了一个，结果变成了玩具。做好自动化，不仅仅是会使用工具、框架，其实要对被测物特性，软件生命周期有很深的理解并且有很强的开发知识才行。实际上，在环境、CI、数据、测试用例生成、数据比对的很小的一些点上，都能有不错的提效产出，从这些点能够做得好，会得到不错的加分。有一个不错的成功案例，你胜出的几率就超过了 80%，没有短板，就十拿九稳了。

　　技能以外的东西- 实战案例 以前的工作印证了你的能力。能够讲清楚一件特别拿得出手的工作，证明你能力的案例是面试时候最有用的投名状。

　　技能以外的东西 - 你的个人特质 一般有如下特质会大大加分：快速学习、系统性学习、学以致用、系统性思考、强大的推动力、技术思维、突出的沟通能力、条理性、抗压性、乐观精神、抗挫折能力、迅速调整的能力、迭代改进的意识、ownership、团队合作、愿景和规划。这些特性体现人的内核，有强大内核的人，做什么都行，技能暂时不足，也一定能补足。所以，在招聘的时候往往对是否录用的判断起决定性作用

　　高段位要求（高级职位需求）

　　计算机领域知识的通盘理解 这条范围非常大，人不可能什么都懂。但最最基础的知识是不能有盲点的：操作系统工作基础原理与基础操作：如 linux，要通读过 linux 操作系统的书，熟悉最基本的概念，基本命令要熟悉，shell 要能写和读；网络知识特别是 TCP/IP, HTTP 知识：推荐两本书 《图解 tcp/ip》 《图解 Http》这两本书里的东西要懂。数据库知识：市面常见数据库（redis，mysql，oracle）的常见 DBA 操作，问题排查；SQL 的熟练使用；Web 及移动端知识：能够懂 HTML，CSS，能够读懂 Javascript 代码，能够读懂 Android 或者 iOS 的代码，做简单开发最好。安全知识：常见的安全防护方法、工具使用；基本的安全攻防原理；软件工程/开发过程管理：实战中各种磨练，建议系统的学习 PMP，敏捷开发的一些认证课程。

　　在一个域的深耕 人不可能什么都懂，但在一个领域是需要深耕的。比如，在做了四、五年移动端测试以后。an droid 和 iOS 都要具备一定的开发能力了，能读懂开发的业务代码是最基础的，能够代替开发实现部分业务功能，完成部分组件开发是个非常好的自检点。能够对移动端自动化工具栈、监控工具栈（如友盟、bugly、newrelic 等）、内存泄露检测、卡顿检测、耗电量、弱网、流量、埋点、灰度、版本控制、兼容性、用户体验、安全等等的质量保障方案有通盘搞定能力。什么叫搞定呢？举个例子：比如，使用多种手段把崩溃率降低到千分之一以下。对于一个小团队，这是个很不容易实现的坎。做到这点，你需要了解如何收集崩溃率，如何使用一系列工具来定位核心问题，如何推动开发改动，并且预防（静态代码扫描工具引入，阻止乱用第不成熟的第三方插件，代码 reivew 防止常见 pattern 如空指针引发的崩溃，推动开发养成良好的 log 习惯，推动移动端防御性编程编程开发习惯，推动后端开发按照规范吐接口，帮助开发引入内存泄露、卡顿工具，趋势报表，警钟长鸣，各种灰度方式设置，线上监控。。。一个数据的改观，背后要有大量的质量相关工作）。

　　使用综合手段来保障软件质量提升效能的能力。

　　听起来很抽象，举几个例子吧。

　　例子 1：你所在的 team 总在被开发抱怨测试用的时间太长。如何能缩短一下测试时间呢？通过调研，发现测试小伙伴诟病的最多的就是环境不可用。环境到底多不可用呢？你基于 Grafana 和 Prometheus 做了一个环境可用的监控报表，使用后，发现环境在工作日整体可用率只有 35%左右，主要原因是：几个核心热点应用经常挂了没人管。你拉了整个 team，明确了部署责任人，约定了部署规则：只能中午饭和晚饭时间部署，并且部署后要自己看一下是不是 OK。一周后，环境可用度上升到了 65%。再深入分析，发现 2 个同学不守规矩，总是他们在破坏规则，你去找他们单独谈话。一周后，环境可用度上升到了 80%。还是有少量人不守规矩。你找 SRE 的同学提需求，做了部署卡点，非部署时间部署必须 TL 审批。一周后，环境可用度上升到了 85%。有些 TL 也不守规矩。你建了个报警，环境乱部署，坏掉了，在大团队的群里@全体，告知谁搞坏了环境。一周后，环境可用度达到了 92%。你加了一个 feature：应用挂了一段时间无人响应，自动重启服务功能，仍然有问题，就自动回滚上一版本。你推动了开发解决了某个应用启动时间过长的问题。你推动了环境分组。你推动了测试环境版本上线的规范流程实施。你推动了冒烟自动化用例卡点。你推动了环境部署人备份机制。你推动了全员基础环境部署培训。你总结了部署手册。你做了。。。。。最后，环境可用度稳定到了 97%以上。你为测试节省了 60%以上 block 时间（原来可用度未 35%）

　　例子 2：上面的问题，除了环境，还有一个槽点：开发提测质量不高。测试的头几天，很多主流程都走不通，导致测试总是在等待，或者是跟着开发一起联调。而这段时间，已经被习惯性的认为是测试时间了，因为：提测了。

　　你推动了：测试提供冒烟用例，开发必须完成一定程度的自测才能提测。你推动了：测试和开发做自动化同期共建，在开发过程中，核心功能就被自动化用例保护起来了。你推动了：开发切分 feature 提测，而不是攒一个大招一下子提一坨。你推动了：代码 Codereview 变成团队常规活动，QA 在早期跟进核心代码，把问题坑杀在萌芽阶段。你推动了：外部资源联调非常早的进行，不会让它在测试后期成为测试 blocker。。。。

　　例子 3：你发现测试时间长，QA 自己也有问题。

　　你推动了：有明确的测试计划，并让所有干系人都有明确的预期。你推动了：测试依据风险测试，最大的风险得到最快的 cover，科学分配时间，明显缩短 bug 反馈时间弧。你推动了：bug 严格管理，所有重要 bug 都及时修复。你推动了：良好的沟通和汇报机制，每天让团队主要干系人清晰的知道，距离发布还差多远。你推动了。。。。

　　你能讲出自己做过 5 个以上这样的成功例子，我敢保障，你会被 1 线大厂疯抢。职级基本都是专家起。