软件测试VS软件开发 IT行业两大高薪岗位全方位对比看完就知道选谁了

经常有人问：软件测试和软件测试，哪个行业工资更高？首先对于这个问题，我们不能一口就断定是软件测试工资高或是开发工资高，这两者之间的比较也是受不同因素影响的，比如技术掌握程度不同、工作年限长短、具体岗位划分等等都会影响测试和开发工资高低情况的不同。举个例子，同样是做测试，做功能测试的薪资和做性能测试和薪资肯定是不一样的；同样是开发，初级Jva、高级C++和构架师的薪资也是天差地别。

那么受不同因素影响下软件测试和开发的薪资对比情况到底如何？

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一、数据分析情况对比

这里大家可以看下官方数据统计，以一线城市北京为参考。

平均工资对比：

【北京软件测试薪资待遇】

【北京软件开发薪资待遇】

因为开发和测试岗位都属于研发体系，所以薪资待遇相差不是特别大。但是由图表中我们可以注意到的是软件测试相比软件开发薪酬待遇的差别却很大，这是因为软件测试行业现在发生了比较大的分化，传统的手工测试正在被慢慢淘汰（工作越来越难找），测试市场对自动化测试和测试开发人员的需求不断扩大（这两个测试岗位当前非常抢手），所以导致了测试行业的整体平均薪资提高了，薪资差距却相差很大。

工作年限工资对比：

从数据对比可以看出，测试人员的初期平均薪资水平是低于开发人员薪资的，但在工作10年后，测试人员的平均薪资要反超开发：10年以上测试是21.3K，10年以上开发却是19.2K。

总结：测试人员初期工资水平要比开发人员低，后期薪资水平要比开发人员高（选择做测试的朋友请一定要坚持）。
对于在国内而言**，测试人员开始薪资对比开发薪资要低，但随着自身掌握技术越来越多，比如手工测试、接口测试、自动化测试、性能测试、测试开发等，工资会越来越高。
对于在国外**而言，因为国外的软件测试在一开始阶段就是从开发分离出来的，所以基本上测试人员的薪资情况和开发人员是差不多。

二、为什么会出现测试和开发前后期薪资对比不同呢？

1、前期开发比测试薪资高的原因

相比开发而言，软件测试行业的入门门槛比较就简单，在加上很多人的在进入测试行业后就只停留在纯手工测试阶段，薪资水平自然是没办法和开发人员比的。

另外开发人员所在公司是普遍都会加班的，而软件测试工作强度要低一些，在时间上开发人员要比测试人员的工作多，薪资也自然是会高出一些。

2、后期测试岗位薪资反超开发岗位的原因

一个很关键的点是：软件测试相比开发有足够的大的技术纵深。软件测试不仅有初期阶段的功能测试，中期阶段的自动化测试以及高级阶段的性能测试、安全测试、白盒测试、测试开发等岗位。

初级——功能测试：

因为功能测试（手工测试）入门门槛比较低，所以相对应的薪资也普遍偏低，从而拉低了整个测试行业的平均薪资水平。

中级——自动化测试：

因为在掌握自动化测试技术时，测试人员基本都需要有一定的编程能力以及需要写自动化测试脚本，所以在这个阶段，测试人员的**薪资水平基本已经达到和开发人员平齐的状态。**目前在国内测试行业中，自动化测试已经慢慢取代传统手工测试成为企业招聘的主要需求。

高级——测试开发

在这个阶段的测试人员薪资基本上是远超开发人员了（无论是java开发还是前端开发）。

三、目前IT的发展和未来AI技术对开发和测试会有说什么影响？（扩展）

1、互联网从0到1的初期发展阶段已经结束，正进入群雄割据时代，测试的前景和开发一样好

在早期的互联网阶段，大家普遍的编码水平都不高，尽管有强大的算力，但是却得不到应用。后来因为有了高级语言的出现，面向对象的思想和方法在软件开发中得到广泛运用，我们才知道利用技术创新可以创造出新的项目，这是一个从0到1的历史性时刻，所以在这个属于开发的时代，开发人员的薪资待遇都非常高。
后来在随着各种各样的民用客户端程序出现，市面上重复的产品越来越多，所以大家开始提出”用户“的概念。用户的最终体验感受直接决定了软件项目的生命周期，用户体验感越好，软件项目越有价值，而在用户体验中起关键作用的一个环节，就是**”测试“** 。所以在目前的市场环境下，测试占据的地位越来越重要。
特别在现在的产品时代，那家的项目质量好，性能高，可用性强，就直接决定我们会选择哪家的产品使用。因为技术是在不断更新的，所以持续保证项目质量，保证用户的最终体验，也成了软件开发中不可或缺的重要环节。

因此测试的发展前景和开发的前景都是不错的，测试的薪资水平，也当然不会比开发差。

2、人工智能的发展对开发和测试会有说什么影响？

虽然现在吹风比较厉害的的人工智能几乎堪比“人工弱智”，但是据消息称谷歌开发出的智能AI已经可以去写一些代码了，也许不久的将来计算机代替开发人员写代码也不是不可能的事情。

但人工智能的发展对测试人员来说，仍会有大量的机会。"AI开发"写代码还是会有出BUG的时候，这个时候仍然需要测试人员（人类）利用创造性思维，发掘出更多的测试点，发现问题（BUG），从而去优化智能AI 。

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