想找个日常实习

一、AI 测试的分水岭 从“使用”到“治理”现在市面上的 AI 测试落地尝试，基本分两个流派。一派是把 Claude Code 当外包小弟，人写提示词，它出脚本，人再复制粘贴到框架里。看起来快，实则返工率高得惊人。因为每一轮对话都是独立的，没有版本约束，没有上下文锁定，出问题只能从聊天记录里翻证据。 另一派，已经开始用交付流水线的思维治理 AI。不再把 Claude Code 当成一个聊天窗口，而是当成流水线里一个“生成步骤”。这个步骤有固定的输入源、参数化模板、审批节点、质量阈值，跑完自动进入下一环节。后一种做法的核心已经不是“用 AI”，而是把 AI 输出变成可治理的资产。这就是 Harn...

至今一个可转正被割了剩下的5点面试都挂了求收留，数据分析，数据开发，测试！

这个部门太黑暗了，真的校招去这个部门，建议赶紧找别的offer

时间：2025.9.1老板面（线下面，30min）+填表做题（20min）（共一轮）：-----------------------------------------------------------------------------------------------依旧填表和做题，题目有很多逻辑题，类似如此： 1.一个商人带一只骆驼跨越1000公里,想卖多少根根萝卜来着,但是一只骆驼只能带x根,骆驼每走一公里吃n根，后面的忘了 2.盲人怎样在一筐有黑色和白色的袜子，各拿到一双颜色 3.拿彩色球概率问题什么的 4.眼前有摆几瓶营养液，其中有几瓶带有毒药，老鼠需要最少喝多少瓶会喝到带毒的...