27暑期字节测开实习一面不知凉热面经

📍面试公司:字节跳动
🕐面试时间:3.17  15:00~15:45
💻面试岗位:测试开发实习生(Tiktok方向)
❓面试问题:1、自我介绍
                     2、为什么要做这个项目(做了个django web),讲一讲这个项目的构造、模块就没了(居然没问遇到的问题什么的)
                     3、对测试工具和框架有什么了解(自我介绍提了一嘴pytest和requests他就问了),有没有使用过,干了什么
                     4、你写了会cicd,讲一下它吧,在ci过程中和cd过程中涉及的测试方面有什么应用(我没搞懂这是回答什么就随便说了点用各种黑盒测试方法的使用,再扯了点cicd的理论,然后他问了一些单元测试、集成测试在cicd的应用我才知道这是在问什么,才把我拉回这道题,不然我还在乱扯)
                     5、进程线程区别
                     6、堆和栈,堆有什么缺点(缺点我不晓得直接说了不知道)
                     7、问了个四个字母的东西是什么(我记不得了哪四个字母了,这玩意听都没听过)
                     8、tcp三次握手
                     9、开放性问题,一个电脑在上线卖之前要测试哪些
                    10、一道代码题,找出一串字符串中出现最多的字母及次数(非常简单就用字典完事了,结果在那个飞书的环境里面运行怎么都报错,面试官看了看也没看出来,让我调试一下调用一下自己传值什么的结果还是不行,面试结束我在pycharm里面再写一遍直接成功,我真无语了,被这个害死就废了。
                     11、反问我问有什么不足,他说算法欠缺(我从没刷过算法啊,这玩意一般人平时写点代码也没用到过啊)
                     12、可能还有问了别的小问题我搞忘了,应该不重要
🙌面试感想:无语,废了,难受
#发面经攒人品#
全部评论
有结果通知了不
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发布于 昨天 12:41 江苏
手撕代码是啥模式啊,后天面
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发布于 03-17 21:51 山西

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暴杀流调参工作者:春招又试了一些岗位,现在投递很有意思,不仅要精心准备简历,投递官网还得把自己写的东西一条一条复制上去,阿里更是各个bu都有自己的官网,重复操作无数次,投完简历卡完学历了,又该写性格测评、能力测评,写完了又要写专业笔试,最近还有些公司搞了AI辅助编程笔试,有些还有AI面试,对着机器人话也听不明白录屏硬说,终于到了人工面试又要一二三四面,小组成员面主管面部门主管面hr面,次次都没出错机会,稍有不慎就是挂。 卡学历卡项目卡论文卡实习什么都卡,没有不卡的😂
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03-18 10:07
湖南大学
1.测开应具备的素质?• 扎实的测试理论+编码能力,能做自动化与工具开发。• 严谨细心,质量意识强,有风险敏感度。• 良好沟通协调,推动问题闭环。• 持续学习,关注新技术如AI、自动化。2. 项目困难与解决?项目迭代快,接口变动频繁,自动化脚本维护成本高。• 抽取公共方法,框架分层,降低耦合。• 与开发提前同步接口变更,约定规范。• 使用数据驱动+配置化,提升复用性与效率。3. 登录界面测试用例?• 功能:正确/错误账号密码、空值、验证码、锁定、互踢。• 边界:超长字符、特殊字符、弱密码校验。• 安全:SQL注入、XSS、明文、token校验。• 兼容:多浏览器、APP、网络异常。4. 开发认为不是bug/不紧急怎么沟通?• 用需求文档、产品逻辑客观对齐,不主观争执。• 说明用户影响与线上风险,提供日志、截图、复现步骤。• 协商优先级,先录入缺陷,保证问题闭环。5. 测试来不及,如何跟领导沟通延期?• 及时同步风险,不拖延隐瞒。• 说明原因:用例量、阻塞问题、回归范围、环境问题。• 给出方案:1)保主干用例,精简非核心;2)加人/并行测试;3)建议分批上线或延期,降低风险。• 站在业务稳定角度沟通。6. 多线程安全 & 多线程测试?线程安全:• synchronized、Lock、ThreadLocal。• 并发安全集合:ConcurrentHashMap 等。• volatile 保证可见性。多线程测试:• 模拟高并发、重复执行、长时间运行。• 检查:死锁、数据错乱、丢失更新、阻塞。• 加压测试 + 日志分析 + 复现验证。7. 浅拷贝 vs 深拷贝?• 浅拷贝:只复制引用,共用内部对象,修改互相影响。• 深拷贝:复制整个对象链,完全独立,互不影响。• 实现:序列化、递归拷贝、JSON 序列化。8. AI 对测开的机遇与挑战?会用:辅助写用例、造数据、写脚本、查问题、总结。机遇:• 提升用例、脚本、测试数据效率。• 智能缺陷定位、辅助性能/安全测试。挑战:• AI结果需人工校验,不能完全依赖。• 需学习工具、提示词、数据安全合规。
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