计算机视觉测试工程师

适用学习对象，中高职在校相关专业学生、专科及以上同等学历非相关专业转行人员、符合初级申报资格的人员

岗位能力要求

a）综合能力

――具有对各种人工智能平台的功能和性能测试的经验，其中包括大数据方面和分布式场景方面的测试；

――具有对接口的功能测试和性能测试经验；熟悉掌握人工智能平台的主流程；

――具备测试过程中进行缺陷跟踪和软件质量分析的能力。

b）专业知识能力

――具备计算机视觉算法模型的基础知识和应用；

――具有前端测试方案、接口测试方案、大数据测试方案、分布式测试方案的设计知识和能力；

――熟悉掌握标准化的测试流程，包括需求分析、案例设计与编写、测试案例执行、回归测试、生产上线验证。

c）技能能力

――熟悉掌握前端自动化测试工具、接口自动化测试工具，能够独立编写自动化测试案例与脚本，部署执行自动化测试案例，定位排查问题；

――熟悉性能测试工具，具备根据需求设计性能测试方案，独立编写性能测试脚本并执行结合性能测试数据给出调优意见，并输出标准性能测试报告；

――熟悉了解自动化测试框架，并能够独立搭建自动化测试框架；

――熟练掌握编程语言，并根据需求独立研发测试辅助工具；

――熟悉Linux或UNIX操作系统，掌握操作系统中的基础命令。

d）工程实践能力

――具备深厚的项目测试组织经验，能够应对与协调项目中单人或多人测试工作，把握测试进度和质量，控制项目测试风险并给出风险解决方案；

――具备企业级测试文案的输出能力，包括测试计划书、测试案例、功能测试报告、性能测试报告、UAT测试报告等。

学习路径推荐

（一）建议掌握四门基础课程

1.?《人工智能导论》（推荐教材：李德毅）

2.?《Linux操作系统》（推荐教程：https://www.runoob.com/linux/linux-tutorial.html）

3.?《Python》（推荐教程：https://www.runoob.com/python/python-tutorial.html）

4.?《计算机与大数据基础》，此模块包括3门独立课程：

（1）《数据库（测试）》（推荐SQL教程：https://www.runoob.com/sql/sql-tutorial.html，MySQL教程：https://www.runoob.com/mysql/mysql-tutorial.html，《MySQL排错指南》，斯维特・斯米尔诺娃）

（2）《容器（通用）》（推荐Docker教程：https://www.runoob.com/docker/docker-tutorial.html；《容器云运维实战――Docker与Kubernetes集群》，黄靖钧《Mesos实战》，Roger Ignazio）

（3）《大数据（测试）》（推荐教材《Hadoop+Spark大数据技术》，刘彬斌）

（二）建议掌握四门专业核心课程

1. 《计算机视觉概论》（推荐教材《计算机视觉――算法与应用》，塞利斯基（Richard Szeliski）《计算机视觉之深度学习》，拉贾林加帕・尚穆加马尼）

2. 《机器学习与深度学习入门》（推荐教材：前三章可参考：《机器学习》，周志华；「Keras深度学习框架」可参考：《Python人脸识别：从入门到工程实践》，王天庆）

3. 《软件测试基础》（推荐教材《软件测试》，作者：罗恩・佩腾（Ron Patton），出版社:机械工业出版社）

4. 《python自动化测试》（推荐教材《Python自动化测试实战》，鹿瑞峰）

（三）建议熟练学习5个实训项目

1. 深度学习环境搭建与使用

2. 视频变化区域检测（python+opencv）

3. 不同人脸识别模型的批量测试与性能对比

4.视频目标检测软件的功能测试

5. 视频目标检测软件的性能测试