夜雨聆风
转型AI软件测试，月入32000+，周末双休
转型AI软件测试，月入45000+，周末双休
🌟 个人经历：普通二本计算机专业，从事2年传统功能测试。为实现职业突破，经过87天系统学习AI测试，掌握机器学习基础，累计测试200+模型版本，主导完成3个AI项目全流程质量保障，最终成功获得知名企业AI测试工程师offer。期间经常学习至深夜，持续优化测试脚本，积累了扎实的模型评估与数据测试实战经验。
💪 核心方法：AI测试工程师需兼具\”质量守门员\”与\”算法理解者\”双重角色。坚持每日完成：
1个模型测试实验
1次代码审查
1份测试报告复盘
通过30天密集训练，快速建立AI系统质量评估思维，持续参与模型评审，输出测试策略，确保AI产品可靠落地。
📊 行业认知（每日60min）
▪ 早晨30min：研读AI/ML测试前沿动态（Google AI Blog、Hugging Face技术博客）
▪ 晚上30min：跟踪主流AI产品测试案例（ChatGPT插件测试、Diffusion模型迭代）
▪ 核心方法：使用Notion构建测试知识库，涵盖模型风险点、典型问题与应对策略
📝 测试分析与设计（每日90min）
❶ 45min场景挖掘：
设计模型行为验证方案
完善数据漂移与异常测试用例
❷ 45min数据准备：
运用系统方法构造测试数据
制定数据清洗与标注规范
🛠 工具与自动化（每日120min）
⦿ 60min脚本开发：
Python+pytest实现模型接口测试
基于Selenium完成UI自动化
⦿ 60min持续集成：
Jenkins构建自动化测试流水线
Git管理测试脚本版本
🤖 AI测试技术学习（每日60min）
✓ 30min理论基础：
学习《机器学习测试入门》
掌握模型评估指标体系
✓ 30min应用实践：
目标检测模型效果验证
NLP模型鲁棒性测试
🚀 实战训练（每日180min）
✦ 60min项目模拟：
设计智能客服系统测试方案
输出测试计划与评估报告
✦ 60min面试准备：
技术问题模拟演练
测试方案设计训练
✦ 60min经验整理：
维护GitHub测试代码库
撰写技术总结与复盘 #AI测试 #互联网大厂 #测试开发 #自动化测试 #测试工程师 #软件测试面试 #AI测试工程师 #人工智能就业 #自学软件测试
🌟 个人经历：普通二本计算机专业，从事2年传统功能测试。为实现职业突破，经过87天系统学习AI测试，掌握机器学习基础，累计测试200+模型版本，主导完成3个AI项目全流程质量保障，最终成功获得知名企业AI测试工程师offer。期间经常学习至深夜，持续优化测试脚本，积累了扎实的模型评估与数据测试实战经验。
💪 核心方法：AI测试工程师需兼具\”质量守门员\”与\”算法理解者\”双重角色。坚持每日完成：
1个模型测试实验
1次代码审查
1份测试报告复盘
通过30天密集训练，快速建立AI系统质量评估思维，持续参与模型评审，输出测试策略，确保AI产品可靠落地。
📊 行业认知（每日60min）
▪ 早晨30min：研读AI/ML测试前沿动态（Google AI Blog、Hugging Face技术博客）
▪ 晚上30min：跟踪主流AI产品测试案例（ChatGPT插件测试、Diffusion模型迭代）
▪ 核心方法：使用Notion构建测试知识库，涵盖模型风险点、典型问题与应对策略
📝 测试分析与设计（每日90min）
❶ 45min场景挖掘：
设计模型行为验证方案
完善数据漂移与异常测试用例
❷ 45min数据准备：
运用系统方法构造测试数据
制定数据清洗与标注规范
🛠 工具与自动化（每日120min）
⦿ 60min脚本开发：
Python+pytest实现模型接口测试
基于Selenium完成UI自动化
⦿ 60min持续集成：
Jenkins构建自动化测试流水线
Git管理测试脚本版本
🤖 AI测试技术学习（每日60min）
✓ 30min理论基础：
学习《机器学习测试入门》
掌握模型评估指标体系
✓ 30min应用实践：
目标检测模型效果验证
NLP模型鲁棒性测试
🚀 实战训练（每日180min）
✦ 60min项目模拟：
设计智能客服系统测试方案
输出测试计划与评估报告
✦ 60min面试准备：
技术问题模拟演练
测试方案设计训练
✦ 60min经验整理：
维护GitHub测试代码库
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