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2027届秋招已经全面启动。

阿里、百度、字节、蚂蚁等大厂陆续开放校招之后，今年技术岗的一个变化已经非常明显：

AI，正在成为校招最大的增量之一。

但对于准备投递测试开发、软件测试岗位的27届同学来说，今年还有一个更加值得关注的现象：

一边是传统测试、前端、运营等岗位不断传出缩编甚至裁撤；另一边，大厂却在疯狂增加AI相关岗位。

于是最近不少同学都在问：

27届还适合找测试开发吗？

AI出来以后，测试是不是越来越不好找工作了？

如果想做测试，现在到底应该学什么？

先别急着下结论。

今年校招真正发生的变化，可能不是简单的“测试岗没了”，而是：

企业对“测试工程师”的能力定义，正在发生变化。

一、先看一个非常明显的数据：AI岗位真的在快速增长

根据脉脉高聘人才智库发布的《抢占AI新生代——2026年名校生求职招聘洞察》：

2026年1—5月，

新发校招岗位量同比增长3.56%；

但同期，

新发校招AI岗位量同比增长47.30%。

AI相关岗位在新发校招岗位中的渗透率，也从2025年的：

26.41% → 37.56%。

换句话说：

现在每10个新发校招岗位里，已经接近4个与AI相关。

而且这种趋势，在今年各家大厂的27届校招中还在继续。

例如阿里巴巴2027届校招，目前官方招聘页面显示：

AI相关岗位占比已经超过80%。

蚂蚁集团今年校招同样明显向AI倾斜，公开信息显示技术岗位占比80%，其中超过80%为AI相关岗位。

所以今年秋招一个非常明显的信号就是：

企业不是不招技术人才了，而是在重新定义自己需要什么样的技术人才。

二、为什么一边裁人，大厂却还在大量招应届生？

这可能是很多27届同学最容易产生误解的地方。

一边看到互联网裁员：

“测试是不是要没了？”

“程序员是不是饱和了？”

另一边打开大厂校招：

AI、大模型、Agent、AI Infra、AI Coding……

又到处都在招人。

看起来非常矛盾。

实际上并不矛盾。

因为企业正在做的事情，很可能不是简单地：

“减少技术岗位。”

而是：

“减少部分传统岗位，同时增加AI时代需要的新岗位。”

过去一个团队可能需要大量人力完成：

写测试用例、执行回归、维护脚本、整理测试数据、分析日志、重复性验证……

现在其中越来越多标准化、重复性的工作，都可以被自动化工具甚至AI辅助完成。

真正变得更重要的，反而是另外一些能力：

你能不能测试AI系统？

你会不会使用大模型提升测试效率？

你能不能搭建AI应用的质量评估体系？

你是否理解Agent、RAG、大模型应用的测试方法？

你能不能把AI真正接入测试工程体系？

这才是今年测试方向同学应该关注的问题。

三、所以，“测试岗被裁”和“测试人才被抢”可能会同时存在

以后测试行业可能会出现一个越来越明显的分化。

第一类：传统功能测试

主要工作还是：

点页面、跑流程、写Case、执行回归、提Bug。

这部分工作的门槛正在被不断压低。

AI + 自动化进一步成熟以后，很多重复性工作确实存在被工具替代的可能。

第二类：测试开发

除了测试业务之外，还需要具备：

Python / Java

接口自动化

Web自动化

持续集成

测试平台开发

性能测试

质量工程体系

这类岗位不会突然消失。

但仅仅做到这里，未来的竞争力可能也不够。

第三类：AI测试开发

这是我们认为27届同学尤其值得关注的方向。

它不是简单地：

“测试工程师学一下ChatGPT。”

而是测试对象和测试方法都开始发生变化。

比如现在越来越多企业正在做：

大模型应用

RAG知识库

智能客服

AI Agent

AI Coding

多模态应用

企业内部智能助手

这些系统上线之后，同样需要质量保障。

但你很快会发现：

传统软件测试的方法，并不能完全解决AI系统的问题。

四、为什么AI应用不能只用传统测试方法？

举一个非常简单的例子。

传统接口测试里：

输入：

1 + 1

预期输出：

2

很好判断。

但测试一个大模型客服时，你问：

我的订单一直没有发货，我现在应该怎么办？

模型可能回答：

A：

“建议您查看订单物流状态，如果超过预计发货时间，可以联系平台客服。”

B：

“您可以先确认订单状态，如果商家尚未发货，可根据平台规则申请退款或联系客服处理。”

两个回答可能都没有问题。

那么测试用例的Expected Result应该怎么写？

这就是AI测试和传统软件测试非常不同的地方。

你开始需要考虑：

正确性、相关性、幻觉率、安全性、鲁棒性、拒答能力、上下文理解、Prompt攻击、Token成本、响应延迟……

甚至还要解决一个很现实的问题：

怎么自动判断另一个AI回答得好不好？

这也是现在LLM Eval、大模型评测、AI质量工程越来越重要的原因。

五、27届如果想投测试开发，建议开始补这几块能力

如果你今年准备投测试开发，我们并不建议因为看到“测试被裁”的新闻，就直接放弃这个方向。

真正应该做的是：

把自己的技能树往AI时代升级。

至少可以开始关注下面几个方向。

① Python + 测试开发基本功

接口测试、自动化测试、Pytest、数据库、Linux、Git、CI/CD等基本能力依然重要。

AI测试开发不是跳过测试开发基础。

恰恰相反：

工程能力仍然是底座。

② 大模型基础

不一定要求每个人都去卷算法岗。

但是至少应该理解：

LLM基本原理

Prompt Engineering

Token / Context

Embedding

向量数据库

RAG

Agent

Function Calling / Tool Calling

因为未来你测试的系统，很可能就是由这些东西组成的。

③ AI应用测试

这是测试同学真正应该重点补的。

例如：

RAG测试

Prompt测试

Agent测试

幻觉检测

模型评测

安全测试

LLM Eval

模型输出质量评估

④ AI Coding

今年很多企业已经开始把AI Coding能力放进招聘流程。

所以以后面试官考察你的，很可能不只是：

“这道算法题你会不会写？”

还可能变成：

“你能不能利用AI快速完成一个工程任务，并且知道怎么验证AI生成的代码是否可靠？”

对于测试开发岗位来说，这一点反而非常重要。

因为：

会用AI写代码，不等于会验证AI写的代码。

而“验证AI”，本身就是测试工程师的优势所在。

六、应届生还有一个非常现实的问题：项目正在变得越来越重要

今年脉脉公布的校招岗位关键词里，还有一个变化值得27届同学注意。

技术岗位招聘要求中：

AI技术与框架经验、项目经验、开源/GitHub等关键词的出现频率都非常高。

这意味着今年准备AI相关技术岗，只在简历技能栏写：

熟悉大模型 了解RAG 了解Agent 熟悉Prompt Engineering

意义已经不大。

因为面试官很容易继续追问：

你实际做过什么？

比如：

你有没有搭过一个RAG系统？

怎么测试召回质量？

怎么构造测试数据集？

模型幻觉怎么评估？

Agent调用工具失败怎么办？

LLM输出不确定，自动化断言怎么设计？

Prompt版本升级之后怎么做回归测试？

这些问题一旦继续往下问：

“学过”和“真正做过项目”的差距，很快就会暴露出来。

所以对于27届同学来说，今年准备测试开发岗位，一个非常重要的思路就是：

不要只堆技术名词，要尽可能把AI能力变成项目经历。

七、那27届还值得投测试开发吗？

我们的答案是：

值得。

但不要再按照几年前的方式准备测试岗。

如果你的能力结构仍然停留在：

功能测试 + 接口测试 + Selenium + 几道八股文，

那么未来确实会越来越卷。

但如果你的技能结构逐渐变成：

测试开发基础

Python / 工程能力

大模型应用技术

RAG / Agent

LLM Eval / AI测试

AI Coding

那么你竞争的可能已经不是传统意义上的“软件测试岗位”。

而是在往：

AI测试开发 / AI质量工程 / 大模型测试 / 智能化测试 / AI应用质量保障

这些新方向迁移。

这也是为什么我们一直强调：

AI时代真正值得担心的，并不是“测试岗位会不会消失”，而是企业需要的测试人才已经发生变化，而你的技能树还停留在过去。

八、27届秋招已经开始，别等到9、10月份才准备

从最近各家公司的动作来看，2027届秋招已经正式进入密集启动期。

而且今年还有一个非常明显的趋势：

AI正在同时改变岗位，也在改变笔试和面试。

所以准备测试开发、AI测试开发方向的同学，现在最重要的事情其实就三个：

第一，尽快确定自己的求职方向。

不要开发、算法、测试、产品什么都准备。

第二，补齐测试开发 + AI方向的技能树。

尤其是项目能力。

第三，尽早投递。

很多岗位都是边投、边筛、边面，不是等到截止日期才统一处理。

如果你是：

2027届应届生 / 在校大学生 / 准备秋招 / 想找测试开发、AI测试开发方向

可以加入我们的27届秋招求职交流群。

群内会持续同步：

✅ 大厂 / 互联网公司秋招招聘信息

✅ 测试开发 / AI测试开发岗位

✅ 企业内推及岗位信息

✅ AI测试开发学习路线

✅ 简历、笔试、面试经验

✅ 大厂测试开发面经及技术题

今年秋招可能不是“测试岗彻底没机会了”。

恰恰相反。

一批旧的测试工作正在被AI改变，同时，一批新的质量问题正在因为AI而出现。

对于27届同学来说，真正值得思考的不是：

“AI会不会把测试替代掉？”

而是：

“当企业开始用AI重新定义测试岗位时，我有没有提前准备好？”