目录

  • 前言
  • 1、参与的项目收获与提升
    • 1.1 QCT平台的建设(核心任务)
    • 1.2 风险感知平台建设
    • 1.3 自动化脚本、效率工具的开发
  • 2、遇到的一些棘手问题,如何解决的
  • 3、自身不足之处
  • 一点自己感悟

前言

本次在度厂实习了5个半月,收获满满,下面将从几个方面进行总结。
1、参与项目的收获与提升
2、遇到的一些棘手问题,如何解决的
3、自身不足之处

PS:这段实习经历很宝贵,不仅技术和能力都提升,而且遇到的人都超级好,十分幸运。

一段话先描述下工作内容:
负责新需求的解析脚本(Python脚本或Shell脚本)开发、自动化效率工具的开发,同时支持Web平台后端接口的开发。此外,工作中常常需要与rd沟通,及时排查故障并解决他们反馈的线上问题,有时还需要提供相关技术支持,开发相关工具,保证模型的准确性、稳定性、可靠性,减少损失,降低风险。

注:由于公司的项目是机密,所以在此不展示任何相关图片、代码,只对工作内容做一个基本描述

1、参与的项目收获与提升

1.1 QCT平台的建设(核心任务)

QCT平台又称模型一致性平台,是一个能将用户在百度进行搜索后,经过一系列处理,得到schema特征,将新旧特征进行diff(差异)对比的一个平台,此平台的建设是为了使得在上线新模型时,为了保证新模型得出的结果,至少不比旧模型的差,提升上线新模型的可靠性,降低故障风险,减少损失。

负责的任务:基于Python+Flask开发后端接口,完成对应的功能

1.2 风险感知平台建设

此平台名为风险感知,顾名思义就是感知风险,此Web平台能检测目前存在风险的一些模型,会以红色背景来报警,并能查询到所有部署成功的模型,除此之外还能以数据饼图来展示目前风险比例,风险被拦截的比例。

负责的任务:负责整个风险感知模块后端接口的开发(Python+Flask)

1.3 自动化脚本、效率工具的开发

主要是一些监控脚本,用于判断目前的模型是否存在异常问题,脚本用crontab设置成定时执行,供给rd查阅整个模型训练+更新过程延迟时间是否达标,若未达标则rd可以追踪、定位问题情况。

以上均是为了保证模型的可靠性,减少模型出现异常情况,对线上收益产生影响,从而减少损失。

2、遇到的一些棘手问题,如何解决的

目前工作中,开发一个新需求倒不难,主要就是构思实现逻辑,然后编程实现即可。过程中遇到难点往往是排查线上出现问题的根因,一整段代码,找一些隐蔽错误是最难找的、最棘手的。

解决过程:
1、找到代码所在位置,和main函数(函数入口)
2、一个个打logger日志进行排查,这个过程往往会比较耗时,但是需要细心一步步找问题,可能问题是一个很小的问题,这种往往更不易察觉。需要一步步打log日志,然后看日志信息进行排查。

3、自身不足之处

因为之前主要用的是Java,Python、Linux命令用的少些,而这段实习主要锻炼了Python、Shell开发能力+找bug能力+Linux机器使用,不过工作内容主要偏技术,对于测开岗,测试方面却没有过多接触,只是了解程度,比如用公司的平台搭建一个流水线进行跑程序,没有过多深入,比如性能测试、压力测试等等测试内容没有怎么接触。这段测开实习,工作内容比较偏向开发,所以测试方面内容还需进一步实践掌握。

一点自己感悟

以前觉得测试嘛,不就是点点功能是否正常吗,但是接触了测开之后,发现点点功能的测试只是最入门级别的测试,一个优秀的测试开发工程师是既能测试又能开发,不过无论是测试还是开发,都是为了保证上线的产品可靠性、稳定性,减低可能存在的风险,减少损失。并且对业务十分熟悉,能在一大堆代码中快速定位目前故障问题的原因,降低损失。因为有些线上问题,可能代码一直没变过,还是跑着跑着就出现问题了,而且问题可能带来几十万到几百万,严重的可能几千万的收入损失。成为一名优秀的测试开发工程师一点也不比纯做软件开发的容易。

道阻且长,一起加油!!!

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