校招简历写了 AI 测试项目,面试官最先追问什么?
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“我做过一个 AI 测试项目,主要是调用大模型自动生成用例。”
这句话刚说完,面试官大概率会接着问:生成后你怎么知道它对不对?什么情况下它不能执行?你自己实际发现过什么问题?
对校招生来说,这不是故意为难,而是在确认项目是不是你真正做过、想过的。
项目小不怕,最怕没有质量闭环
你完全可以用校园报修、图书借阅、课程咨询、二手交易做项目场景。重要的是不要只做一个聊天窗口,而是让它具备一个可验证的工作流。
比如“校园报修助手”:它识别学生描述,调用 Mock 的报修接口,低置信度转人工。你要考虑的不是模型有多酷,而是:
设备编号不完整时,能不能乱创建工单;
同一个请求重复提交,会不会生成两张单;
身份不属于本校区,能不能查看其他区域的报修记录;
你用什么样本证明它不会在这些地方失控。
面试时按这个顺序讲
先讲场景和用户,不要先报技术名词。再讲你预判的风险、你设计的测试方法、你实际发现的一个问题和修复后的回归方式。
一个简洁但有分量的表达可以是:
我做了校园报修助手的测试闭环。正常样本验证意图识别;边界样本覆盖设备编号缺失和重复提交;异常样本验证跨校区越权。后面发现接口重试会创建重复工单,我给 Mock 接口加了幂等键,并把这个案例固化成回归测试。
简历可以这样写
基于 Python + 接口 Mock 构建校园报修智能助手测试项目;设计正常/边界/异常三类 32 条样本,验证工具调用、重复提交与人工转接;定位并修复重复创建工单问题,沉淀回归脚本与测试报告。
它不夸张,也比“熟悉 AI 测试”更容易拿到下一轮追问的机会。
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