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软件测试岗位发展编年史

作者:本站编辑      2024-01-29 09:41:39     47
最近有同学私信我说,越来越觉得自己跟不上时代了,面试问的问题以及涉及的知识点很多都没接触过,是不是纯粹的软件测试工作快消失了。
我问他有哪些擅长的技能,他如此回答道:需求分析、设计用例、抓包分析、维护更新自动化用例、提交跟踪BUG,写测试报告。我一看,这不就是测试日常工作中大部分时间干的事情,为啥会觉得跟不上时代呢?
但回头想想,他所谓的纯粹的软件测试工作,是不是仅仅是他所擅长范围内的测试呢?我不知道。
今年是我从事软件测试工作的第十年。
从最初的功能测试点点点,到第一个自动化测试脚本成功运行,第一次实施性能测试,第一次负责技术专项,再到质量保障体系的构建和落地实践,这个过程有太多的收获,也积攒了不少的踩坑经验。
按照我的理解和认知,我试着回溯了软件测试岗位在国内不同阶段的发展情况,也许可以回答上面这位同学的问题。
1、国内互联网行业,真正开始发展,是03/04年之后。随着以门户网站、搜索论坛等为代表的PC端应用的出现,以及外企业务在国内的开展,那个时候对测试的定义,就是找BUG的点点点。这个阶段大体是03-12年,也是所谓的互联网1.0时代,即PC时代。
这个阶段,软件研发模型以瀑布模型为代表,软件测试的经典著作有《软件测试的艺术》、《软件测试的经验》,测试工具大多都是商业工具如QTP、LoadRunner,大家严格按照瀑布模型研发测试,迭代慢,文档多。
2、到了互联网2.0时代,即所谓的移动端互联网爆发,这个时候国内无论大厂还是初创小公司,开始流行分布式架构、微服务、持续集成、敏捷研发、灰度发布等一系列新的技术实践。按照时间划分,移动互联网时代,大体是12-18年。
这个阶段,国内的软件测试开始有了百花齐放的趋势,测试岗位也开始有了很多不同的细分领域,比如移动端测试、自动化测试、性能测试、测试开发等专项岗位。
从最初的会用QTP、LoadRunner就能月薪过万,大家的目光开始更多的倾注到开源工具领域,比如Selenium、Appium、JMeter,甚至各种测试框架。而这些专项测试岗位的薪资,也远远高于普通的功能测试岗位,甚至有了测试岗位的鄙视链条,比如功能测试自嘲点工,处在测试岗位的底端。
3、第三个阶段,以我的理解,并没有到互联网3.0时代。
特别是对于软件测试岗位来说,顶多可以定义为测试2.0+时代,即19年至21年。这个阶段的典型趋势有这几个特征:1-从平台化到去平台化;2-从岗位细分到一站到底;3-从重技术到侧重业务交付。
如何理解上述的几个特征呢?
从平台化到去平台化:18年之后,各种测试平台层出不穷,特别是专项测试岗位,不搞个测试平台,今年的KPI/OKR好像都不知道怎么画饼了。结果平台建设低于预期,苦于不好落地,效果也不咋地,前期建设成本太高,领导没了耐心,索性推到不要,以各种指标和覆盖率来替换KPI。
从岗位细分到一站到底:以前各种岗位细分,一方面是移动互联网和流量爆增带来的,另一方面也是软件测试岗位整体的技术水平发展上来了。但岗位细分带来的是团队规模扩大,但是人效低了,线上质量也没有特别明显的提升,最关键的是业务增长速度远远低于团队规模增长速度。一合计,还不如让负责某个业务模块的测试,从需求到交付,一个人搞定自己负责部分的所有测试工作。这也是所谓一站到底的含义,你负责的模块,别管功能自动化性能甚至测试环境维护,都归你搞定。
从重技术到侧重业务交付:以前测试岗位大家都很看重技术,各种框架各种二次开发,后来发现没啥直接用处,索性看你的业务交付质量,能提高交付质量就行,用什么方法不重要。但是吧,面试的八股文和算法题,又是广大测试同学不得不面对的问题,你就说是不是有点精神分裂。
4、至于22年开始的裁员降薪潮,以及后疫情时代,软件测试又是什么样子呢?经过我的观察以及和业内一些大佬交流,我发现有如下几个特征:
  • 两极分化:小公司要全才,一方面给的钱不多,另一方面对能力要求又很广,最好是啥都会一些的测试,性价比直接拉满。而大厂的测试,开始偏向于质量教练的角色,优化流程,提供工具,完善规范,从研发阶段辅导广大程序猿提高质量,而不是测试后置。
  • 外包为王:严苛的就业环境下,往日看不起的外包岗位,成了很多人眼中的香饽饽。个人发展空间和薪资待遇已经不是优先级了,能保住饭碗和社保,才是头等大事。
  • 车载火热:当下唯一正增长的测试岗位,应该就是各大车企了,新能源汽车的发展,带动了智能座舱、车载系统、智能驾驶等一系列相关岗位,与之匹配的则是相关的测试岗位需求量开始大增。但目前增长趋势已经放缓甚至收紧,测试同学请谨慎选择。
  • AI一人难求:23年初ChatGPT爆火,随之各种大模型和AI测试岗位应运而生,但这些测试岗位的门槛,却挡住了大部分测试的脚步。目前来看,要么要求计算机和数学各种研究生起步的应届生,要么就是有大数据/推荐算法等项目经验的优秀人才。都知道人工智能是下一个风口,但追逐这个风口的难度,却日益激增。


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