字节 大模型测开 一面

1. 拷打项目
2. 场景题:10000个测试用例,但是由于时间关系只能做1000个,要怎么筛选测试用例?
答:正交分解,问怎么正交分解,扯了一大堆传统正交分解的做法,面试官看不下去了,说他们希望引入大模型来自动化筛选测试用例(不是,你不说我咋知道你想要这个方面的答案,这个时候我脑子还留在传统测开层面,在这之前完全没有聊到大模型)于是我说引入强化学习打分机制,来评估测试用例是否具有高优先级。
3. AI对自动化的影响
答自动生成测试样例,通过CV进行UI测试,减少人力物力等等。
追问:在UI测试中有什么风险
答:不可靠,尤其是在有动画、音频组件时无法正确识别
4. 看到你项目有用CICD,聊一下你的看法
追问:CI和CD的分界线在哪?
答:交付产品是发行版还是内测版(纯乱答的)
追问:CI和CD英文名是啥?中文名是啥
consistent integration,consistent deployment(答错了,但是面试官问了一句consistent有持续性的意思吗,虽然我现在知道标答是continuous,但是consistent确实有持续这层含义,本人托福103)
5. 知道哪些数据结构?队列使用场景是什么?
答:BFS,消息队列(感觉给的太具体了,面试官好像是想听一种通用的使用场景)
6. 知道哪些测试方法?集成测试测的什么?
7. 排查数据库(mysql)查询速度缓慢的步骤。
8. 手撕:一个所有值都唯一的链表,给定两个值,反转这两个值之间的所有node
就给了几分钟,还没有测试用例,没有输入输出样式,没有函数定义,啥都没有,写了个递归框架,边际条件都没处理,讲讲思路就结束了。

完全是懵的一场面试,本来准备了很久的llm相关八股一点没问,问测开的时候又想要我回答llm相关的知识,完全不知道面试官想要我回答哪一方面的内容,搁这对我做黑盒测试呢
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10-24 10:56
门头沟学院 Java
总结:40分钟,项目+结构化+手撕项目提问1.有做过AI智能体开发吗?有做过AI agent知识库建设工作吗?2.你了解AI自动化测试平台的架构和选型吗,Appium的性能并不好,为什么选择他?结构化提问1.对于视频卡顿问题定位,你会从哪些角度进行排查?(链路排查思路)追问:如何利用AI工具进行问题定位和排查?2.在综合能力维度上,分别用3个关键词形容自己的优势和劣势。(答得不好)3.在实习经历中,你对于团队做了哪些具体的事情手撕环节1.给定一个字符串,请统计字符串中括号匹配的对数。例如:{a}pp{{},有效的括号对数为2。追问:是否可以不用栈来做?反问环节1.团队的业务有哪些做一些测试提效的工具平台,有以下这些应用。第一部分:UI自动化。之前写UI自动化都是编码级的,编写用例和维护的成本比较高,很多年没有很大的突破。现在结合大模型后,开启了小范围的试点,基于文本转化为可执行的UI自动化用例。第二部分:智能归因。对于与预期不相符的case,这个case是用例设计问题,还是环境问题,还是一个bug。之前是由人来看报错,现在可以通过传入代码、报错信息、日志等信息,由大模型来做初步的判断,可以减少人力成本。其他:数据构造等场景。2.团队使用什么编程语言Java和Go比较多,前端代码用TS。
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