明源云软测一面

timeline:明源云20251002投递笔试1011一面1015
1、自我介绍
2、信号处理与软件测试、开发有什么关系
3、你自己的开发、测试能力与学校的课程有关系吗
4、介绍下实习项目的背景
5、有参与项目完整迭代吗
6、如果拿到一个需求要怎么做
回答了解背景,抓功能点,发散
7、发散是怎么做的
8、拿一个实际的例子去举例发散
9、在迈瑞实习写过的用例个数
10、执行用例时,有没有发现存在有遗漏、不合理的点
11、迈瑞实习的收获
12、说质量是可观的,追问怎么判断你测的质量是可观的;汗流浃背了
13、发现bug后,是怎么去分析的
14、bug后续的总结是怎么做的;会总结什么内容,当时的心得是写什么呢,具体举例说明
15、如果遇到一个报错,你会在bug现象单上进行简单的分析吗
16、自动化测试框架的背景
17、抓包数据是怎么解析的呢
​18、实际工作中,业务比较复杂,你这个框架其实并不适用;如果要传入动态参数怎么做
19、如果实际自动化中,我动态修改的数据,第一次跑,它可以使用,但是第二次跑,他就被用掉了,用不了了,(比如状态存在变化了)那怎么办
20、你写的自动化框架测了多少个接口数,目标程序是指什么
21、对于这个自动化框架,有没有遇到印象比较深刻的问题;是怎么解决的
22、接口有没有报500的问题,遇到这类接口问题,要怎么分析
23、平时是怎么提升测试能力的
24、为什么还写了需求结构化文档
25、质效需求是怎么实现的
26、jenkins搭建是怎么做的
27、反问
总结:问到了很多之前没有考虑过的点,面试官会根据简历深入问,收获挺大
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问问楼主笔试考的什么
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发布于 2025-10-20 10:12 重庆

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上周组里招人,我面了六个候选人,回来跟同事吃饭的时候聊起一个让我挺感慨的现象。前三个候选人,算法题写得都不错。第一道二分查找,五分钟之内给出解法,边界条件也处理得干净。第二道动态规划,状态转移方程写对了,空间复杂度也优化了一版。我翻他们的简历,力扣刷题量都在300以上。后三个呢,就有点参差不齐了。有的边界条件没处理好,有的直接说这道题没刷过能不能换个思路讲讲。其中有一个女生,我印象特别深——她拿到题之后没有马上写,而是先问我:“面试官,我能先跟你确认一下我对题目的理解吗?”然后她把自己的思路讲了一遍,虽然最后代码写得不是最优解,但整个沟通过程非常顺畅。这个女生的代码不是最优的,但当我问她“如果这里是线上环境,你会怎么设计’的时候,她给我讲了一套完整的方案——异常怎么处理、日志怎么打、怎么平滑发布。她对这是之前在实习的时候踩过的坑。”我在想LeetCode到底在筛选什么?我自己的经历可能有点代表性。我当年校招的时候,也是刷了三百多道题才敢去面试。那时候大家都刷,你不刷就过不了笔试关。后来工作了,前三年基本没再打开过力扣。真正干活的时候,没人让你写反转链表,也没人让你手撕红黑树。更多的是:这个接口为什么慢了、那个服务为什么OOM了、线上数据对不上了得排查一下。所以后来我当面试官,慢慢调整了自己的评判标准。算法题我还会出,但目的变了。我出算法题,不是想看你能不能背出最优解。而是想看你拿到一个陌生问题的时候,是怎么思考的。你会先理清题意吗?你会主动问边界条件吗?你想不出来的时候会怎么办?你写出来的代码,变量命名乱不乱、结构清不清楚?这些才是工作中真正用得到的能力。LeetCode是一个工具,不是目的。它帮你熟悉数据结构和常见算法思路,这没问题。但如果你刷了三百道题,却说不清楚自己的项目解决了什么问题、遇到了什么困难、你是怎么解决的,那这三百道题可能真的白刷了。所以还要不要刷LeetCode?要刷,但别只刷题。刷题的时候,多问自己几个为什么:为什么用这个数据结构?为什么这个解法比那个好?如果换个条件,解法还成立吗?把刷题当成锻炼思维的方式,而不是背答案的任务。毕竟面试官想看到的,从来不是一台背题机器,而是一个能解决问题的人。
国企上岸了的向宇同桌...:最害怕答非所问了,但是频繁反问确定意思又害怕面试官觉得我笨
AI时代还有必要刷lee...
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