未来的工程师不在是单一化，会单一的自动化测试，性能测试，安全测试等不再吃香，将面临行业内的深刻变革，主要受到自动化、人工智能（AI）、机器学习（ML）、云计算以及持续集成/持续部署（CI/CD）等技术的影响，现在时代变了， 一个测试对着 10 几个开发是很常见的， 一个测试要兼顾测试几个产品线也是正常的，并且可能功能，性能，效果，高可用等都需要涉猎。
未来的测试工程师主要体现在以下几个特点：
技能多样性：测试工程师需要掌握更广泛的技能，包括编程能力、自动化工具使用、数据分析和理解业务逻辑；高级测试工程师可能会更加专注于设计复杂的测试框架，编写测试脚本，以及利用AI和ML来优化测试过程。
智能自动化测试：自动化将取代大部分重复性和低级的测试任务，如回归测试和冒烟测试；测试工程师将更多地参与创建和维护智能测试脚本，以及监控和分析自动化测试的结果。
DevOps文化：随着DevOps理念的普及，测试工程师将更加紧密地与开发团队合作，实现持续测试和快速反馈循环；这要求测试工程师具备敏捷思维，能够快速适应变化，并在软件开发生命周期早期阶段介入。
云原生测试：由于越来越多的应用程序部署在云环境中，测试工程师需要熟悉云平台和云服务，以确保应用程序在不同云环境中的性能和可靠性。
数据驱动的测试：数据分析将成为测试工程师的关键技能之一，用于识别测试中的模式，预测潜在的故障点，并优化测试策略。
用户体验测试：随着用户对产品质量和体验期望的提高，测试工程师需要更多地关注用户界面（UI）和用户体验（UX）的测试，确保应用的易用性和响应性。
安全和合规性测试：随着数据隐私和安全法规的加强，测试工程师需要确保应用程序符合相关的安全标准和合规要求。
跨领域测试：测试工程师可能会负责多个产品或领域的测试，需要具备跨领域的知识和技能。
终身学习：技术的快速发展意味着测试工程师必须持续学习，跟上新的测试技术和工具，以及行业最佳实践。
软技能：强大的沟通、协作和问题解决能力仍然至关重要，尤其是在跨职能团队中。
现在的行业环境就是需要我们深入一个大的领域，而非一个技能，只会一个技能可能找工作都费劲儿或者说找不到很好的工作，当我们深耕一个领域，比如 AI，大数据，云原生，区块链，移动测试，芯片，音视频等等。那么这个领域里所有的东西我们都要去解决，比如我是 AI 领域的，那么算法评测能力和基本代码能力是基础，但测试数据如何采集，挖掘，脱敏，增强等等，那就完全是数据处理范畴的技能，所以结构化数据要学大数据（分布式计算），计算机视觉要学 ffmpeg 和 opencv 这些视觉处理工具，甚至是学习 blip 和 yolo 这样的视觉模型，而 NLP（自然语言）现在要去玩各种大模型和自然语言处理库，所以现在的行业环境就是需要我们深入一个大的领域，而非一个技能。
未来的测试工程师需要兼具“一专多能”与“深入某个领域”的特质，这两种能力并不相互排斥，而是相辅相成的：
一专多能
“一专多能”指的是测试工程师在一个或几个核心领域具有深厚的专业技能，同时对其他相关领域也有广泛的了解和基本的操作能力。例如，一个测试工程师可能专注于自动化测试，但同时也了解性能测试、安全测试、UI测试等其他领域的基本原理和实践方法。这种能力模型的好处在于：
灵活性：能够根据项目需求快速调整，处理不同类型的测试任务。
团队协作：能够在团队中发挥多功能角色，支持和补充其他成员的专业领域。
适应性：面对快速变化的技术和市场需求，能够迅速学习和应用新知识。
深入某个领域
另一方面，“深入某个领域”指的是测试工程师在一个特定领域内拥有深厚的专业知识和经验，成为该领域的专家。例如，性能测试专家、安全测试专家等。这种专业化的优势在于：
深度与精度：在特定领域内达到高水平的专业技能，能够提供深入的洞察和解决方案。
市场竞争力：在高需求的领域中，高度专业化的测试工程师往往更受青睐，因为他们的技能更为稀缺。
创新与领导力：有机会引领该领域的测试策略和技术革新，成为行业内的意见领袖。
结合两者
最理想的情况是，未来的测试工程师能够结合“一专多能”与“深入某个领域”的特点。这意味着他们不仅在某一领域内拥有深厚的专长，而且具备广泛的技术视野和学习能力，能够应对各种挑战。
