2026年全国软件工程师认证
考察知识点
一、软件测试工程师
中级认证
1、测试基础
- 测试生命周期、测试类型（功能/性能/兼容性等）
- 测试用例设计方法（等价类、边界值、场景法等）
2、工具与自动化
- 掌握Selenium/JUnit/Postman等工具基础
- 编写简单自动化脚本（如Python + Pytest）
3、缺陷管理
- 缺陷跟踪流程（提交、分析、回归验证）
- 使用JIRA/禅道等工具管理缺陷
4、测试流程
- 参与需求评审，设计测试计划与报告
高级认证
1、测试架构与策略
- 设计复杂系统的分层测试策略（单元/集成/端到端）
- 搭建自动化测试框架（数据驱动/关键字驱动）
2、性能与安全测试
- 使用JMeter/LoadRunner进行性能测试与调优
- 基础安全测试（如OWASP Top 10漏洞扫描）
3、持续测试与DevOps
- 集成CI/CD流水线（Jenkins/GitLab CI）
- 实现测试左移与右移策略
4、团队管理与创新
- 领导测试团队，制定质量保障体系
- 推动测试技术创新（AI辅助测试、混沌工程）
二、软件开发工程师
中级认证
1.编程能力
- 掌握1-2门语言（Java/Python/C++等）及核心语法
- 基础算法与数据结构（排序、链表、树等）
2.开发流程
- 理解敏捷开发（Scrum/Kanban）与版本控制（Git）
3.数据库与API
- SQL编写与优化（MySQL/PostgreSQL）
- RESTful API设计与实现
4.基础架构
- 熟悉MVC架构，使用Spring/Django等框架开发
高级认证
1.系统架构设计
- 设计高可用、可扩展架构（微服务/分布式系统）
- 掌握领域驱动设计（DDD）与设计模式
2.性能优化
- 代码性能调优（并发/内存管理）与数据库分库分表
3.云原生与DevOps
- 容器化（Docker/K8s）与云服务（AWS/Azure）部署
- 构建全流程DevOps工具链
4.技术领导力
- 主导技术选型，制定代码规范与重构方案
- 培养团队工程化能力（Code Review/自动化流水线）
三、人工智能工程师
中级认证
1、机器学习基础
- 监督/无监督学习算法（线性回归、聚类、SVM等）
- 模型评估指标（准确率、召回率、F1-score）
2、数据处理
- 数据清洗、特征工程与可视化（Pandas/Matplotlib）
3、框架应用
- 使用TensorFlow/PyTorch实现基础模型
4、部署入门
- 模型轻量化与简单API封装（Flask/FastAPI）
高级认证
1、深度学习与前沿技术
- 掌握CNN/RNN/Transformer架构及优化技巧
- 研究领域技术（NLP/CV/强化学习）
2、工程化与性能优化
- 模型压缩（剪枝/量化）与分布式训练
- 构建高并发推理服务（TensorRT / ONNX）
3、大数据与平台
- 整合Hadoop/Spark处理海量数据
- 设计AI中台（数据/模型/服务管理）
4、伦理与项目管理
- 解决数据偏见与隐私问题
- 主导AI项目全生命周期管理
四、信息安全工程师
中级认证
1.安全基础
- 常见攻击手段（XSS/SQL注入/CSRF）与防御
- 密码学基础（对称/非对称加密、哈希）
2.漏洞分析
- 使用Nessus/Burp Suite进行漏洞扫描
3.防护技术
- 防火墙/WAF配置，入侵检测（IDS/IPS）
4.合规入门
- 了解GDPR、等保2.0等法规
高级认证
1.渗透测试与攻防
- 高级渗透技术（内网横向移动、APT攻击模拟）
- 编写自定义EXP（Metasploit框架）
2.安全架构设计
- 设计零信任架构（ZTA）与安全开发流程（SDL）
3.应急响应与取证
- 日志分析（SIEM工具）、数字取证与溯源
4.战略与合规
- 制定企业安全战略，主导安全审计与风险评估
- 应对新型威胁（云安全/物联网安全）
总结
中级：侧重技术落地与基础实践，要求熟练掌握工具和流程。
高级：强调系统设计、技术创新与领导力，需具备跨领域整合能力。
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言若金叶软件研究中心
2026年1月1日