作为面试官，我想和测试工程师们聊点真心话
大家好，
我是一名干了12年技术的老兵，这些年带过测试团队，也面过上百号人。说实话，我面试别人的次数，远多于自己被面试的次数。
今天，想从一个技术面试官的角度，和大家掏心窝子聊聊：
面试到底在考什么？哪些表现会让面试官觉得“这人靠谱”？又有哪些地方，其实你完全可以做得更好？
希望这些话，能帮你下次面试时，真正把实力亮出来。
面试不是考试，而是一场“限时的技术共鸣”
面试这东西挺有意思的。有人说像相亲，有人说像考试，但我觉得更像是一场限时的技术共鸣。
第一轮技术面试，我主要看三样东西：
技术能力是否匹配岗位
—— 你掌握的技术栈、项目经验，是不是我们真正需要的；
能不能好好沟通
—— 说话有没有逻辑，能不能听懂问题，会不会表达；
遇到问题会不会思考
—— 是只会背答案，还是能拆解、分析、推理。
这三点，缺一不可。尤其对测试开发岗来说，光会写脚本远远不够。
面试也有“运气”成分
做技术的人，多少有点“自信过剩”。我自己也不例外。但这些年面下来，越来越意识到：面试结果里，运气真的占不小比例。
打个比方：每个人的能力像一个圈，面试聊的内容，其实就是两个圈重叠的部分，再稍微往外探一点。
如果完全不重叠，根本聊不下去；如果重叠太少，哪怕你很强，我也可能觉得“这人水平一般”。
反过来，如果你的能力圈刚好覆盖了我熟悉的部分，而且还能讲出深度，那我自然会觉得：“这人不错！”
别因为一次面试没过就否定自己。可能只是那天“圈子没有对应上”。
简历，是你递给面试官的“剧本”
我看过太多简历：写了一堆“精通自动化测试、熟悉Java、了解Docker、会性能测试……”，结果一问三不知。这种简历，等于白写。
为什么？因为面试官是根据简历来设计问题的。
如果你的简历没有重点、没有亮点，我就只能随机提问，很可能问到你不熟的地方——那不是你的错，但结果对你不利。
所以，写简历时请记住：
只写你真懂、能讲清楚的内容
擅长的部分要写具体
比如：
“用 Pytest + Allure 搭建了接口自动化框架，覆盖核心链路 80%，CI 集成后提测回归时间减少 60%”；
引导面试官往你的优势区域走
而不是把所有技术名词堆上去显得“全能”。
一句话：简历不是罗列工具，而是展示你解决问题的能力。
面试中的几个小建议
听不清问题，一定要问清楚
别怕显得笨，装懂才是真危险。
回答要有结构
比如：“这个问题我分三部分回答：背景、我的做法、效果。”
不擅长的领域，快速带过，主动引导回你熟悉的场景
比如：“这块我接触不多，但我之前在XX项目中做过类似的事情……”，
如果没做过性能测试，可以说：“虽然没实战，但我研究过JMeter原理，并在本地压测过XX接口，发现连接池配置不合理……”
别为了显得厉害而过度发散
面试官问A，你答B+C+D+E，反而让人觉得抓不住重点。
那个让我遗憾淘汰的好候选人
去年面试一个五年经验的测试工程师，简历很漂亮，项目经历丰富。我问他：“你之前负责的系统，上线后有没有遇到过什么严重问题？最后怎么解决的？”
他开始详细描述一个线上故障，说得很详细——什么时间发生、影响面多大、怎么定位的。但说到最后，他说：“问题定位出来是开发那边的一个逻辑错误，后来他们修复了。”
我追问了一句：“那你们测试环节为什么没发现这个问题呢？”
他愣了一下，然后说：“那个场景我们确实没考虑到……”
这就是关键差距。
一个好的测试工程师，会从故障中反思测试策略的不足；
一个优秀的测试工程师，会主动推动团队建立防止同类问题再发生的机制。
我常问的问题（偏测试开发方向）
- “你们的自动化测试是怎么跑的？谁来维护？失败了怎么处理？”
很多候选人说“我们有用Jenkins跑自动化”，但再问细节——比如如何隔离环境、如何并行执行、如何定位失败原因——就答不上来了。
真正加分的回答是：你能讲清楚整个流程的设计权衡，比如为什么选Pytest而不是Robot Framework，如何解决数据依赖，如何让RD愿意用你的自动化做自测。
- “如果开发提测质量很差，全是低级bug，你会怎么办？”
最差的回答是：“那是开发的问题，我只能加班测。”
更好的回答是：“我会推动在MR阶段加入自动化冒烟校验，结合Sonar做代码质量卡点，并和开发约定提测 checklist。”
面试官想看到的，是你有没有‘让别人对质量负责’的意识和手段。
- “假设一个服务突然无响应，连日志都没输出，你怎么排查？”
这个问题不考工具命令背诵，而是看你的系统性思维：
会不会先看监控（CPU、内存、网络）？
会不会查进程是否存在、端口是否监听？
会不会考虑容器/OOM/K8s调度问题？
有没有建立过SOP或预案？
这些，都是日常积累出来的“肌肉记忆”。
AI时代，测试的新机
我也在面试中有意考察候选人对新技术的敏感度：
是否尝试用AI生成测试用例？（比如用大模型解析PRD自动产出场景）
是否用日志聚类、异常检测来辅助缺陷定位？
是否思考过：AI模型输出不可控，怎么测？怎么定义“正确”？
🔍 不要求你会写Transformer，但希望你有用技术解决实际问题的意识。
一句“我用Copilot辅助写脚本”可能不如“我用LLM分析用户反馈，反向生成边界测试场景”来得惊艳。
“八股文”：背得对，不如用得巧
我不反对八股文。相反，基础原理必须扎实。
但我更喜欢问这样的问题：
“如果让你设计一个电商下单接口的测试用例，你会考虑哪些方面？”
“你用过的最复杂的测试框架是什么？如果现在让你优化它，你会从哪入手？”
这些问题看似“八股”，但我想听的是你的思考过程。
上周面试一位三年经验的测试开发，我问了关于接口自动化框架的问题。
他直接打开自己的 GitHub，展示了封装的工具库，还主动说：
“其实我现在回头看，这里的设计有点问题，如果是现在我会这么改……”
当时我心里就想：这个人，我要定了。
从执行者到设计者——思维模式的转变
这是我最近面试时感触最深的一点。
很多工作多年的测试工程师，简历上写着“5年测试经验”，但聊下来发现，其实是“1年经验用了5年”。
他们熟悉业务，熟悉流程，但一聊到“如果让你重新设计这个测试体系”或者“你觉得当前团队的测试流程有什么可以优化的地方”时，就显得很局促。
执行者思维：需求来了，写用例，执行用例，报Bug，跟踪Bug。
设计者思维：这个需求为什么要做？用户会怎么用？哪些地方容易出问题？现有的测试手段够不够？要不要补充自动化？能不能通过工具提升效率？
如果你能展现出后者的思维，哪怕只是雏形，我都会给你加分。
项目经验：别只说“我做了什么”，要说“我为什么这么做”
很多候选人介绍项目时，像念流水账：“我负责接口测试，写了200条用例，用了Postman……”
这就像说“我吃饭了”一样——信息量几乎为零。
但我想听的是：
这个项目最大的质量风险是什么？
你设计测试方案时做了哪些取舍？
自动化覆盖率为什么定在70%而不是100%？
上线后有没有线上问题？你怎么复盘的？
亮点不在功能多复杂，而在你有没有思考。
比如：
“在 XX 项目中，我通过分析历史 Bug 数据，发现接口超时是主要痛点，于是推动开发增加性能监控，使同类问题减少 70%。”
“负责 YY 系统时，我发现回归测试需 3 天，于是搭建自动化框架，现在只需 2 小时。”
“针对 ZZ 功能的复杂逻辑，我设计了基于场景的测试模型，覆盖了多个之前遗漏的边界情况。”
数字会说话，影响会证明。
即使没有精确数据，“明显提升”、“显著减少”这样的定性描述，也比简单的“做了啥”更有说服力。
给不同阶段测试工程师的针对性建议
如果你是初级测试（1-3年）
不要因为觉得自己经验少就不敢说话。我面试初级岗位时，最看重的反而是学习能力和主动性。
问一个问题：“你最近在学什么新技术？为什么学它？”
最好的回答不是“我在学Python”，而是：“我发现团队在接口测试上效率不高，所以我在学Pytest，尝试写一些接口自动化脚本，这是我这周写的demo……”
如果你是中级测试（3-5年）
这时候你应该有自己的“专长领域”了。可以是自动化，可以是性能测试，可以是某个业务领域的深度理解。
面试时，把你的长板展示出来。如果你擅长自动化，就准备一个你最满意的自动化项目，详细说说你遇到了什么问题，怎么解决的，效果怎么样。
如果你是高级/测试开发（5年以上）
到这个阶段，我看重的已经不仅是技术能力，更是技术判断力和影响力。
“你在团队中推动过什么技术改进？”
“如何说服开发接受你的质量建议？”
“你如何看待测试团队的未来发展方向？”
这些问题没有标准答案，但你的思考深度决定了你的天花板。
了啥”更有说服力。
最后一点：成长，从来不是等来的
经常听到有人说：“我之前的项目太简单，没机会学东西。”
但我想说：任何项目都有可深挖的点。
你对接过支付？那加密、签名、幂等、对账，你研究透了吗？
你做过 APP 测试？那弱网、兼容性、Crash 分析，你有没有自己搭过监控体系？
哪怕只是写个脚本自动清理测试数据，只要你能讲出背后的工程价值，那就是亮点。
优秀的工程师，不是被项目成就的，而是主动在平凡中创造价值的人。
这个行业变化很快——从手工测试到自动化，再到 AI 辅助测试。
但有一点不会变：
那些持续思考、主动学习、用工程思维解决质量问题的测试工程师，永远会被 需要。
写在最后
面试不是考试，而是一次双向了解。
作为面试官，我希望找到能一起打仗、一起提效、一起把质量做扎实的伙伴；
作为候选人，你也值得去一个能让你成长、被看见、被信任的团队。
愿你在下一次面试中，不靠运气，靠实力，稳稳拿下心仪的机会。
