2021 年初めに発生した経済危機は徐々に一般の人々の生活にも広がり、解雇、倒産、逃亡などが高頻度でホットワードとなり、友人関係を爆発させています。その後、世論によって引き起こされた一連の不安が群衆に浸透し、それが大企業であれ、かつて頂点に立っていたスタースタートアップ企業であれ、逃れられる人はほとんどいなかった。Chat Baoの直属チームは解散、JD.comは従業員の10％を解雇、Renrencheのマネージャー以下は「暴力的に」解雇、NetEaseは2,000人を解雇する予定、Ali、Didi、Meituan、Zhihu、Sina、58 Daojia 、など、有名な大工場には隠す心さえありません。ベタのレイオフ
私たちは高まる不安に長い間慣れ親しんできたとはいえ、首都の寒い冬によってもたらされる次から次へと襲いかかる打撃は、一つの時代が突然終わりを迎えたことを認めざるを得ません。
以前は、私たちがキャリアを選択するときに考えていたのは、次のはけ口はどこなのか、どうすればチャンスをつかむことができるのかということでした。**しかし、今年は誰もが次のことをより懸念しています。
会社が存続するのに十分な資金があるかどうか。
解雇されないためにはどのようなスキルを習得する必要がありますか。
インターネットの未来は明るいでしょうか？
…
私たちが直面している雇用圧力は厚い懸念の層に覆われていますが、今は決して最悪の時代ではありません。**むしろ、インターネット業界は合理的で安定した状態に戻りつつあると思います。利益を求めて頭を悩ませるのではなく、自分にとって何が必要なのかをゆっくり考えるようになり、トレンドや新しい知識について語ることはなくなり、物事の本質を弁証法的に判断するようになっていきます。
2023 年の雇用市場でテスト エンジニアの競争が激化するのは、主に次の 3 つの理由によるものです。
テクノロジーは常に更新されます: テクノロジーの開発と革新に伴い、新しいテスト ツールと方法が常に登場しています。テスト エンジニアは、時代に追いつくために常にスキルを学習し、更新する必要があります。
プロジェクト サイクルの短縮: 今日のビジネス環境では、製品をより迅速に発売することが重要な競争上の利点と考えられています。その結果、プロジェクトのサイクルは常に短縮されています。テスト エンジニアは、より短い時間でより多くのテスト タスクを完了する必要があります。
自動テストの普及: 自動テストの普及により、スクリプトを作成することで自動的に実行できるテスト タスクが増えています。これは、手動テストの必要性が減少することを意味します。テスト エンジニアはこの変化に適応し、効率と品質を向上させるための十分な自動テスト スキルを備えている必要があります。
転職して給料を上げるには？
一つ目は職歴ですが、勤務年数は主にスキル次第だと思います。もしあなたに技術的な才能があるなら、きっと自分自身を詰めることができるでしょう。どうやって自分自身を詰め込むのですか？次に採用要件についてですが、一連の技術要件は明らかに現在最も注目されている技術です。
AI/機械学習：人工知能や機械学習技術を活用することで、例外の自動発見、テストデータの分析、テストケースの最適化などが可能となり、テストの精度と効率が向上します。
DevOps: DevOps は継続的インテグレーション、継続的デリバリー、継続的デプロイメントに焦点を当てており、自動テストはその不可欠な部分です。自動テストを実装することで、コードをより迅速に実稼働環境にデプロイでき、システムの安定性と信頼性を保証できます。
コンテナ化されたテスト:コンテナ化されたテクノロジーを使用すると、テスト環境を簡単に作成、起動、破棄できるため、テストの柔軟性と移植性が向上します。現在、Docker と Kubernetes の方が一般的なコンテナ化テクノロジです。
クラウド テスト:クラウド上での自動テストにより、テスト コストが大幅に削減され、同時に拡張性と柔軟性が向上します。AWS、Azure、GCP などのクラウド サービス プロバイダーはすべて、完全なクラウド テスト ソリューションを提供しています。
ビッグデータのテスト:データの規模が増大し続けるにつれて、従来のテスト方法ではニーズを満たすことができなくなりました。ビッグ データ テストでは、分散コンピューティングおよびストレージ テクノロジを利用して、データ マイニングと分析を高速化し、潜在的な欠陥や問題を発見できるようにします。
つまり、自動テスト技術は開発と革新を続けており、テスト担当者は常に最新の技術動向に注意を払い、実際の状況に応じて適切な技術やツールを選択して、テストの効率と品質を向上させる必要があります。
言い換えれば、上記の技術に熟練していれば、年収 30W 程度でプログラマーになれるということです (提示される中間価格によると、最も基本的な 20,000 ドルですが、なぜ直接 30,000 ドルを手に入れることができないのですか) 。
私の考えでは、今は準備ができている人に最も適した時代かもしれません。結局のところ、才能のある人は圧倒されません。
私は給料に応じて大きく3つのギアに分けます。
- 月給 5-9,000: ゼロベースエントリーから仕事が見つかるまで
- 月給 15-25,000: パフォーマンス テストと自動テストを取得するための実際のテスト
- 年収30W以上：テスト開発をこなし、第一線の大工場へ入社
第 1 段階: 月給 5 ～ 9,000、業界に入ったばかり、まずは機能テストを学びましょう!
おそらくあなたは新卒、またはソフトウェア テスト業界への転職を計画しているので、まず次の基本理論を習得する必要があります。
ソフトウェア テストの定義、ライフ サイクル、ワークフロー、要件分析、
テスト ケースの設計、作成、レビュー、
バグと Zen Tao の使用に関する基本知識、
テスト計画とテスト レポートの作成、
SVN と Git のバージョン管理の使用ツール。
上記の基本的な必要なコンテンツを完了すると、具体的な実戦コンテンツを実行できることがわかります。この時点では、最初にそれを実行するWeb テスト プロジェクトを見つけるのが最善です。プロジェクトを取得したら、に従って実行します。次の一連の手順:
プロジェクトの承認のためのプロジェクトの公開、分業のためのプロジェクトチームの設立、
需要レビュー、需要文書の読み方の習得、需要分析の実施、テストポイントのリスト化、テストポイントの整理、テスト
ケースの作成、ユースケースレビューの実施
機能、インターフェイス、フロントエンド バックグラウンド、互換性、データベースなどのテストを実行し、見つかったバグを Zen Tao に送信し、
分析、要約、テスト レポートを 作成します 。
このプロセスを完全に実行した後、テスト プロセス全体をマスターしたとしか言えませんが、適切な仕事を見つけるにはまだ十分ではありません。機能テストの方法を学びたい場合は、次のこともマスターする必要があります。
Linux、データベース、インターフェーステスト、APPテストなど
OK、完了しました。おめでとうございます。テスト用の仕事を見つけるために履歴書を送信できます。
とまあ、上記のような内容かと思いますが、上記はいずれも理論的・文書化のスキルであり、暗記して書く意欲さえあれば、独立して習得することが可能です。
上記の内容を理解した上で仕事を得ることができるとしか言えませんが、今の業界では人材の採用要件が高くなっており、自動化やパフォーマンステストを経て初めて月給10,000以上を得ることができます。
第 2 段階: 月給 15 ～ 25,000 で、パフォーマンスと自動テストを完了し、独立してください。
まずパフォーマンス テストについて話しましょう。業界には多くの誤解や問題点があります。
- 測定されるだけで調整は行われず、研究開発および運用保守担当者に実装に関する提案を行うことは不可能です。
- 問題を特定できない、価値を証明するための明確なロジックとデータが欠如している
- パフォーマンス テスト ツール ≠ パフォーマンス テスト
- パフォーマンス テスト テクノロジ システムは遅れており (ロードランナー)、オープン ソース ソフトウェアを早急に採用する必要がある
これらの問題を解決したい場合は、次のようなパフォーマンス テストを学ぶ必要があります。
パフォーマンス テストの概念とプロセス: 一般的な問題の分析、一般的なツール、プログラム設計
パフォーマンス テスト ツール: jmeter ツールの使用と実際の戦闘、jmeter マルチ プロトコル、拡張とカスタマイズ、分散圧力テストとタスク スケジューリング、パフォーマンス
モニタリング: パフォーマンス監視システムと監視データの収集
パフォーマンス の実装 : 分散サービスのプレッシャー テスト、シナリオ設計、シナリオの実行、テスト結果の相関分析、TPS、応答時間、スレッド相関分析、プレッシャーとリソース使用量の相関分析
パフォーマンス 、パフォーマンスのボトルネック分析
パフォーマンステストでこのレベルに到達できれば15kが妥当ですが、以下の自動テストの学習内容をマスターできれば月給25kに直結します！
Python または Java 言語をマスターしたい場合は、まず Python から始めて、Python の基本構文を学ぶことをお勧めします。
Web 側自動テスト: Selenium のインストール、記録、処理、Web コントロール、JavaScript スクリプト、PO モード、
モバイル APP 自動テスト: appium の使用法、記録、要素の配置方法、APP コントロールの配置、対話、パラメータ化されたユースケース、appium の問題の配置分析、ソース コード分析、二次パッケージ化、
サーバー側インターフェイス自動テスト: インターフェイス自動テスト フレームワーク リクエスト、インターフェイス リクエストの構築、アサーション、json/xml リクエスト、レスポンス アサーション、headcookie 処理、認証システム、
第 3 段階: 月給 30,000 以上、大手メーカーとのベンチマーク、テストおよび開発職への影響!
パフォーマンスと自動化に熟練していて、月収は 10,000 以上、さらには 20,000 以上も簡単です。では、どうすれば 30,000 以上を達成できるか、これには技術専門家または管理者の育成が必要ですが、管理者であっても、十分な技術レベルが必要です。経営には技術力は必要ないと思いますか？下の人々があなたに敵対するかどうか試してみますか？
テスト開発の過程では、より専門性と包括性が必要になります。
テスト技術システムの改善: Linux、docker、shell、SQL、Python/java は
自動テスト技術の強固な基盤を築きます:
Web 自動テスト: Selenium テスト フレームワーク; PageObject 設計パターン、原則、ドリル;
APP 自動テスト: Android 自動テスト フレームワーク; appium Advanced 応用原理分析; APP 自動化テスト戦闘; テストフレームワークパッケージ変換; iOS 自動化テスト; モバイル
特別テスト: 堅牢性テスト、弱いネットワークテスト、クラッシュ検出、消費電力分析など; モバイル端末性能テスト; モバイル端末セキュリティ テスト、
インターフェイス自動テスト: インターフェイス プロトコルとパケット キャプチャ、プロキシ テクノロジとモック、インターフェイス自動テスト フレームワーク、HTTPrunner テスト フレームワーク、ダボ インターフェイス自動テスト、インターフェイス管理ツール Swagger、インターフェイス セキュリティ テスト Docker コンテナ テクノロジ: Docker コンテナ、Docker
イメージ 。
継続的インテグレーション/継続的デリバリー/devops: jenkins 継続的インテグレーション; Jenkins 継続的デリバリー;
ここで、進歩したい友人たちにアドバイスをしたいと思います。「多くのことは、あなたが想像しているほど簡単ではないことがよくあります。簡単なことだからやりたくないなどと思わないでください。多くのことは、人によってのみ可能です」そうして初めて、物事は最初に考えていたほど単純ではないことがわかります。
実際、自動テストの知識ポイントは限られており、面接で尋ねるべきことはまだたくさんあります。したがって、面接ではそれ以外にコツはなく、これらの知識ポイントについてどれだけ知っているかにかかっています。したがって、面接に行くときは、自分がどの段階で復習したかを確認してください。
乏しい力を終わらせる
最後に、私の記事を注意深く読んでくださった皆さんに感謝します。ファンの成長と関心をずっと見ていると、相互主義が常に必要になります。それほど価値のあるものではありませんが、もしあなたがそれを持っていれば、それを奪うことができますそれが必要：
これらの資料は、[ソフトウェア テスト] の友人にとって最も包括的で完全な準備倉庫となるはずです。この倉庫は、最も困難な旅を乗り越える何万人ものテスト エンジニアにも同行してきました。あなたにも役立つことを願っています。
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ソフトウェア テストの質問バンクには、何百万人もの人が参加しました。！！誰が知っているのか！！！ネットワーク全体で最も包括的なクイズ ミニ プログラムです。携帯電話を使用して、地下鉄やバスの中でもクイズに答えることができます。
次の面接の質問セクションが取り上げられます。
1. ソフトウェアテストの基礎理論、2. Web、アプリ、インターフェース機能テスト、3. ネットワーク、4. データベース、5. Linux
6. Web、アプリ、インターフェイスの自動化、7. パフォーマンス テスト、8. プログラミングの基本、9. 時間面接の質問、10. 公開テストの質問、11. セキュリティ テスト、12. コンピューターの基本
入手方法:
