友友们 平头哥的ate测试工程师这个岗位怎么样啊 暑期实习走到hr面了想提前来打听一下，这个岗位以后薪资和发展怎么样。

一句话总结：可以但没必要。为什么不推荐：在现在大面积的同学使用轮子项目的背景下，其实简历中轮子项目早就不能给面试官带来新鲜感了。除非你可以提供相比较于公开方案更加优质/效果相同的解决方案，不然你搞这个轮子项目的意义是什么？因为你毕竟面试的是后端岗位，不是基础架构。但需要注意的是：我们这里仅仅聊的是简历上要不要写，但是通过写轮子项目来更深刻的理解某一个基础组件的架构的话，还是对个人成长很有帮助的。你可以不把轮子项目写到简历上，但可以在面试的时候当面试官提及到相关基础组件，主动去提及自己手搓过一个小型的仿写版，以此来尝试和面试官就该组件展开深入交流。利益和风险共存。当你敢在大厂面试官面前提及手搓基...

  春招落下帷幕，回顾自己的秋招春招，得益于牛客上各位大佬的帮助和分享才能最终有了一个好的结果，所以我也想把自己的面试经历总结分享给更多需要帮助的人。希望大家求职都顺利🌟timeline：3.27专业一面，4.3二面，4.17offer（已拒）🌟一面：（有些记不清了）项目拷打，常用的测试工具，测试用例编写方法，项目里等价类怎么划分的，python基本八股问题，怎么搭建测试框架，对测试的理解，为什么想做测试。🌟二面：优缺点，最令你印象深刻的项目和问题，怎么解决的，对加班的看法，怎么平衡工作和生活。二面后三天面试流程打勾，横向两周offer，红字没出来过。

以下是为 AI测试工程师（中高级，年薪50W+） 设计的一套面试题，涵盖 AI基础知识、测试方法论、自动化测试、性能测试、工程能力、质量体系建设与软技能 等维度。适合用于评估候选人的综合技术能力与项目落地经验。🧠 一、AI基础与模型理解1. 模型评估Q：你如何评估一个图像分类模型的性能？请列举至少3种指标，并说明其适用场景。A参考：准确率、召回率、F1值、混淆矩阵、ROC曲线、AUC值等；适用于不平衡数据时使用F1/AUC。2. 过拟合处理Q：在训练NLP模型时发现验证集loss不下降甚至上升，但训练集loss持续下降，你会怎么分析这个问题？有哪些可能的解决方案？A参考：过拟合 → 增加正则...