白盒自动化测试工程师简历模板

在校期间系统学习了计算机基础理论知识，包括数据结构、算法设计、操作系统等。通过课程项目实践，积累了一定的编程经验，熟悉 Java、Python 等编程语言，为后续从事测试工作打下了坚实的理论基础。

• 负责公司核心业务系统的白盒自动化测试框架搭建与维护，采用 Java + Selenium + TestNG 技术栈，使测试用例执行效率提升 30%。
• 参与需求评审，从测试角度分析需求，设计并编写白盒测试用例，覆盖代码分支覆盖率达 90%以上。
• 与开发团队紧密协作，定位并协助解决代码层面的缺陷，推动产品质量提升。

• 主导公司新上线项目的白盒自动化测试体系建设，引入 Python + Pytest + Allure 框架，优化测试报告展示，使测试结果可视化程度大幅提高。
• 带领测试团队进行代码静态分析，运用 SonarQube 工具检测代码质量问题，累计发现并推动解决代码坏味道 500 + 处。
• 持续优化测试流程，通过 Jenkins 实现自动化测试的持续集成与持续交付（CI/CD），缩短项目发布周期 20%。

• 项目名称：电商平台核心交易系统白盒自动化测试
• 项目描述：该电商平台日订单量超百万，核心交易系统的稳定性至关重要。作为白盒自动化测试负责人，首先对系统代码进行全面梳理，识别关键业务逻辑代码。采用 Java 编写自动化测试脚本，针对订单创建、支付、库存扣减等核心流程进行白盒测试。通过持续集成（CI）环境，每天凌晨自动执行测试用例，及时发现代码变更对核心功能的影响。在项目周期内，累计执行测试用例 5000 + 条，发现并协助修复代码逻辑缺陷 100 + 个，保障了系统在高并发场景下的稳定性，使交易成功率提升至 99.9%。

• 项目名称：金融风控系统白盒测试优化
• 项目描述：金融风控系统涉及大量复杂的算法和规则引擎代码。在项目中，运用 Python 开发白盒测试工具，对风控模型的代码逻辑进行深度测试。通过代码插桩技术，收集代码运行时数据，分析算法执行路径。针对规则引擎部分，设计覆盖不同业务场景的测试用例，确保每条规则在各种输入条件下的准确性。优化了测试数据生成策略，使测试数据更贴合实际业务场景。项目实施后，代码缺陷发现率提高 25%，同时测试执行效率提升 40%，为金融风控系统的精准决策提供了有力保障。