今年秋招，一个数字非常值得应届生关注。
据近期公开报道援引脉脉数据，2026年前5个月新发校招AI岗位同比增长47.3%，AI岗位渗透率从26.41%上升到37.56%。([火猫网][1])
乍一看，这是好消息。
AI岗位越来越多。
但如果你正在参加2027届秋招，我建议不要简单理解成：
“学点AI，工作更好找了。”
实际情况可能恰恰相反。
报道中已经出现了一些非常典型的反馈：有求职者投递几十份简历却只拿到很少的面试机会；AI相关岗位越来越强调垂直实习和真实项目经历。([火猫网][1])
岗位在变多，门槛也在变。
这才是今年秋招最值得关注的地方。
一、今年最尴尬的一种简历：什么都会一点
最近我看到不少准备测试开发秋招的同学，简历技能栏特别丰富：
Python、Java、Linux、MySQL、Redis、Docker、Jenkins、Selenium、Appium……
下面又加：
ChatGPT、DeepSeek、RAG、LangChain、Agent、MCP。
看起来技能特别多。
面试官一问：
RAG项目里你具体做了什么？
答不上来。
再问：
Agent调用工具失败，你怎么定位？
答不上来。
再问：
你的自动化项目为什么这么设计？
还是答不上来。
这就是今年秋招非常容易出现的问题：
技能关键词越来越多，但真正能证明能力的项目越来越少。
二、测试开发应届生，基础能力仍然是第一关
千万不要因为AI岗位火，就跳过传统基本功。
准备测试开发岗位，至少要把这些东西打牢：
计算机基础 + 编程 + 数据库 + Linux + 网络 + 测试理论 + 接口测试 + 自动化测试。
HTTP和HTTPS有什么区别？
TCP为什么三次握手？
索引为什么能提高查询效率？
Redis有哪些常见数据结构？
进程和线程有什么区别？
接口怎么设计测试用例？
登录接口怎么测试？
UI自动化元素定位失败怎么排查？
这些依然可能出现在一面。
如果这些问题都回答不清楚，简历上写10个Agent框架意义也不大。
三、但2026年的应届生，只准备这些又不够了
真正的变化就在这里。
如果两个候选人的计算机基础、编程能力和自动化能力差不多，其中一个还能说清楚：
RAG是什么、Agent怎么调用工具、MCP解决什么问题、怎么测试一个大模型应用。
竞争力自然会出现差距。
所以今年准备测试开发秋招，我建议至少补齐一套AI基础：
LLM基本概念 → Prompt → RAG → Function Calling → MCP → Agent → AI应用测试。
不要求应届生自己训练一个DeepSeek。
但至少应该做到：
你知道今天企业里的AI应用大概是怎么搭起来的，也知道这种系统应该怎么测。
四、今年简历上最值钱的，不是“熟悉ChatGPT”
这一条尤其重要。
不要再写：
熟练使用ChatGPT、DeepSeek等AI工具。
2026年了，这句话已经很难构成竞争优势。
你需要把它变成一个可以被面试官追问的项目。
例如：
AI测试项目
自己搭建一个RAG知识库，然后完成：
文档解析 → 向量化 → 检索 → 模型回答 → 自动化评测。
再设计：
正常问题、模糊问题、知识库不存在的问题、冲突知识、超长文本、提示词注入等测试场景。
这就已经从：
“我会用AI”
变成：
“我测试过AI系统。”
如果再往前一步，可以做：
测试智能体项目
例如：
Agent + Playwright
让Agent根据自然语言任务调用Playwright完成Web操作。
然后测试：
任务成功率、元素识别失败、页面变化、异常恢复、执行耗时、Token成本。
这才是真正能在简历上讲的东西。
五、今年的面试，也要提前准备“AI追问链”
以前测试开发面试可能问：
Selenium和Playwright有什么区别？
现在完全可能继续往下问：
如果让大模型控制Playwright，你会怎么设计？
再继续：
Agent怎么知道当前页面有什么元素？
页面发生变化怎么办？
怎么判断Agent完成了任务？
Agent执行10次成功8次，这个系统能上线吗？
怎么测试它的稳定性？
所以今年准备面试，不要只背“AI八股”。
一定要训练一种能力：
围绕自己的项目连续回答5层Why。
面试官真正想确认的是：
这个项目到底是不是你做的。
六、应届生还有一个非常大的误区：疯狂学，迟迟不投
今年尤其不建议这样。
秋招本质上有时间窗口。
不要想着：
“等我把Python学完，再学自动化，再学大模型，再学RAG，再学Agent，然后开始投简历。”
等全部学完，秋招可能都结束了。
更合理的是：
投递、学习、项目、面试复盘同时进行。
第一阶段把传统测试开发基础补齐；
第二阶段做一个能写进简历的完整项目；
第三阶段增加AI测试项目；
第四阶段大量面试，根据真实面试问题不断补漏洞。
你甚至应该维护一份：
自己的面试题库。
每面试一家公司，就把不会的问题记下来。
20场面试之后，你会发现真正高频的问题其实没有想象中那么多。
七、AI岗位越来越多，对普通学校学生反而意味着什么？
我觉得这里既有压力，也有机会。
压力在于：
学历、实习、项目、技术深度都在被重新比较。
报道中已经出现“AI岗位增加，但垂直实习经历越来越重要”的情况。([火猫网][1])
但机会也在于：
技术栈正在重新洗牌。
很多工作5年的工程师可能也没真正做过：
RAG测试、Agent测试、MCP、LLM Evaluation、测试智能体。
对于学生来说，这意味着一件很有意思的事情：
有些新技术，你和工作5年的人可能站在相差没那么远的起跑线上。
当然，工程经验没法短时间补齐。
但你完全可以利用学校阶段的时间，把一个AI测试项目真正做到能跑、能测、能讲、能复盘。
写在最后
37.56%这个数字真正值得应届生关注的，并不是：
“AI岗位好多，我也去投AI。”
而是企业正在重新定义“技术人才”。
过去测试开发校招准备可能是：
计算机基础 + 编程 + 自动化 + 项目 + 八股。
现在正在逐渐变成：
计算机基础 + 编程 + 测试开发 + AI基础 + AI测试项目 + 面试表达。
所以如果你正在准备2027届秋招，不要因为AI焦虑到什么都学。
先把基本功守住。
然后真正做一个AI测试项目。
最后把项目吃透。
简历能写出来，面试能讲明白，代码能跑起来，追问能接得住。
这四件事情，比简历技能栏再多写10个AI名词有用得多。
