测试专项4：AI算法测试在测试行业中，该如何定位自己自述

这岗位到底干啥的？

打个比方：
你就像AI模型的“质检员+产品经理+风险顾问”三合一。

质检员： 别人造了个AI模型（比如人脸识别系统），你不能光看它实验室成绩好，得把它丢到现实里折腾：

拿模糊照片测它（模拟手机拍糊了的情况）

拿黑人白人的脸混着测（防止种族歧视bug）

看它耗多少电、跑多快（手机端模型卡成PPT可不行）

产品经理： 得把技术指标翻译成人话：

模型准确率99% → 实际业务里能帮公司多赚多少钱？

误检率5% → 用户会不会被误判成小偷气到投诉？

风险顾问： 提前想最坏情况：

自动驾驶模型下雨天突然瞎了咋办？

贷款模型专门坑农村用户算不算违法？

现在公司招人都要啥技能？

看招聘信息我都慌，要求的能力越来越高：

硬技能（能写在简历上的）：

别被“多模态”吓到： 其实就是让你别只会测文字，图片、语音、视频都得懂点：

图片测试：比如人脸识别模型，你得会造测试图（戴墨镜的、侧脸的、光线暗的）

语音测试：方言识别模型，你得收集东北话、粤语各种口音

工具不用全精通，但得知道门道：

数据出问题？用Evidently看一眼就知道哪个月份的数据不对劲

模型结果看不懂？SHAP工具能告诉你它为啥判断这是只猫

懂点算法常识：

不需要你会调参炼丹，但得知道“过拟合”是啥（就像学生只会背题不会举一反三）

至少能看懂算法同事的PPT（防止被忽悠）

软实力（面试时才能看出来的）：

测试思维就是“找茬王”：

别人看到正常情况，你专想极端情况：

用户上传纯黑图片模型会不会崩溃？

同时有100万人刷脸系统会不会卡死？

会“翻译”技术：

老板问“模型AUC值0.8啥意思？” → “相当于考试80分，但实际业务可能需要85分才安全”

能拉人一起干活：

和算法工程师说：“你这个模型在老年人照片上准确率低，咱们加个年龄过滤模块？”

和产品经理说：“加这个检测功能，系统速度会慢2秒，用户能接受不？”

这行现在卷不卷？咋突围？

现状：

初级岗确实卷： 会用几个工具的人一抓一把

高手极度稀缺： 既懂技术又懂业务还能防风险的，猎头天天挖

突围路线：

选个细分领域扎根：

医疗AI测试：得懂CT片子的专业标注规则

金融风控测试：知道怎么模拟黑产刷单行为

自动驾驶测试：专搞雨雪天、强光照这些极端场景
就像医院分科室，你越专越值钱

把自己变成“连接器”：

开发懒得写测试工具？你做个自动生成测试数据的脚本送他们

产品经理纠结功能优先级？你拿出A/B测试数据说服他
记住：你能帮多少人解决问题，你就有多不可替代

偷偷攒“黑科技”：

用AI反制AI：让ChatGPT帮你写测试用例，你再优化关键部分

搞点小发明：比如做个自动对比模型版本的插件，省得人工盯
别等公司培训，自己玩出新花样才是王道

未来会被AI取代吗？

基础工作肯定被替代： 比如写简单测试脚本、跑重复用例

高阶岗位需求暴增： AI越厉害，越需要人来看它有没有使坏

具体来说：

AI能帮你： 自动生成80%的测试代码、自动标注数据、自动监控系统

AI搞不定：

判断模型决策是否符合伦理（比如该不该给农民工低额度）

设计真正贴近用户场景的测试方案（比如外卖骑手APP的定位模型测试）

背锅（误判了用户信用，总不能说是AI自己决定的吧？）