
地平线智能驾驶系统测试工程师(主动安全方向)
任职要求
1.教育背景: a.车辆工程、自动化、电子信息等相关专业本科及以上学历。 2.技能与经验: a.熟悉ADAS/自动驾驶系统原理,具备测试场标准场景(如AEB VRU、LDW弯道测试)的实操经验。 b.精通法规测试设备(如目标物模拟系统、驾驶机器人、数据采集设备)的操作与维护。 c.掌握车载总线协议(CAN/LIN/Ethernet)及测试工具(CANoe、VBOX、dSPACE)。 d.熟悉国内外法规认证流程(如新车公告、NCAP评级),有法规测试项目全周期经验者优先。 3.其他能力 a.持C1/C2驾照,适应高频次、跨地区测试场出差; b.具备跨部门协作能力,能高效对接测试场、法规机构及供应商; c.英语能力佳,可阅读法规原文(如UN-ECE、SAE J系列标准)。
工作职责
岗位职责 1.实车测试执行: a.负责智能驾驶系统(如AEB、FCW、LKA、ACC等)的主动安全功能实车测试,覆盖封闭测试场、公共道路、复杂场景及恶劣天气等工况。 b.规划并执行场地测试方案,包括标准测试场(如直线/弯道场景、目标车/VRU测试区)及定制化场景搭建。 c.根据测试用例设计测试路线,记录数据并输出测试报告。 2.法规与标准落地 a.深入拆解国内外智能驾驶相关法规(如C-NCAP、Euro NCAP、GB/T、ISO 21448/SOTIF、UN-R系列法规等),将法规要求转化为具体测试用例与验收标准。 b.熟练操作法规认证要求的测试设备(如Soft/Hard Target、假人/假车系统、VUT控制平台等),确保测试符合法规精度要求。 3.测试场协作与对接 a.主导与第三方测试场(如中汽研、襄阳试验场、M-City等)的技术对接,协调测试资源并跟踪测试进度。 b.管理测试场设备部署与标定,解决场地测试中的技术冲突(如传感器干扰、场景复现一致性等)。 4.问题分析与改进 a.对测试问题(如误触发、漏触发)进行根因分析,推动算法、传感器或执行端优化。 b.协同仿真团队搭建虚实结合的测试验证体系。 5.工具与流程优化 a.开发自动化测试脚本,提升测试效率;熟悉法规测试专用工具链(如ADASIS、VPG等)或场景生成软件。

工作地点:广州/北京 公司介绍: 文远知行(WeRide)成立于 2017 年,是全球领先的 L4 级自动驾驶科技公司,致力于“以无人驾驶改变人类出行”,已在全球超过 25 个城市开展自动驾驶研发、测试及运营,累积自动驾驶里程超1600万公里,应用场景覆盖智慧出行、智慧货运和智慧环卫,形成自动驾驶出租车、自动驾驶小巴、自动驾驶货运车、自动驾驶环卫车、高阶智能驾驶等五大产品矩阵,提供网约车、随需公交、同城货运、智能环卫、高阶智能驾驶解决方案等多种服务。 凭借“1个平台+3大场景+5大产品”的多元商业化战略,文远知行商业营收居同类自动驾驶企业之首,已与多家全球顶级主机厂和一级供应商达成战略合作伙伴关系,包括雷诺日产三菱联盟、宇通集团、博世、广汽集团等,不断为人类出行提供更多新选择。 文远知行目前的团队既有来自谷歌、微软、亚马逊、苹果、百度、滴滴的高阶工程师,也不乏刚从顶尖高校毕业的青年才俊。来到我们当中,你会发现这是一个专业、专注、有趣、有料的队伍。大家为了一个激动人心而富有挑战的目标走到一起,互相激励、脑力碰撞,为实现产品落地、创造社会价值、推进行业技术而努力。 对有抱负的工程师,还有什么比这更有意义的呢?我们虚位以待,真诚期待技术过硬、志趣相投的小伙伴加入我们! 更多信息请访问:http://www.weride.ai,或关注官方微信号:文远知行WeRide 产品组团队介绍: 产品组位于整个自动驾驶体系的最前线,承担了把其他团队的算法部署到车上进行测试以及反馈算法性能的重任,是连接硬件团队、感知团队、规划控制团队、地图团队的枢纽。我们的工作主要有以下几个部分:1.对其他团队的算法进行测试,给算法团队指明开发方向;2.自动驾驶系统集成;3.车上系统的开发;4.各个项目的技术支持。 1.对接自动驾驶落地项目或者项目开发工作; 2.主导落地项目的所有技术相关工作所有技术问题跟踪,能够预见项目的技术 难点和安全点,设计实验完成测试;参与测试规范化流程搭建,参与软件模块需求定义和方案设计,根据需求文档,设计验证方案,编写测试用例; 3.有效地执行自动驾驶示范测试、对测试数据进行分析及跟进,在仿真环境或路测中执行测试用例,并向相关部门汇报和沟通测试结果。

工作地点:海外,如中东/欧洲等地,具体看项目情况和业务安排,每次外派需1-2年,请确认能接受再做投递哦! 公司介绍: 文远知行(WeRide)成立于 2017 年,是全球领先的 L4 级自动驾驶科技公司,致力于“以无人驾驶改变人类出行”,已在全球超过 25 个城市开展自动驾驶研发、测试及运营,累积自动驾驶里程超1600万公里,应用场景覆盖智慧出行、智慧货运和智慧环卫,形成自动驾驶出租车、自动驾驶小巴、自动驾驶货运车、自动驾驶环卫车、高阶智能驾驶等五大产品矩阵,提供网约车、随需公交、同城货运、智能环卫、高阶智能驾驶解决方案等多种服务。 凭借“1个平台+3大场景+5大产品”的多元商业化战略,文远知行商业营收居同类自动驾驶企业之首,已与多家全球顶级主机厂和一级供应商达成战略合作伙伴关系,包括雷诺日产三菱联盟、宇通集团、博世、广汽集团等,不断为人类出行提供更多新选择。 文远知行目前的团队既有来自谷歌、微软、亚马逊、苹果、百度、滴滴的高阶工程师,也不乏刚从顶尖高校毕业的青年才俊。来到我们当中,你会发现这是一个专业、专注、有趣、有料的队伍。大家为了一个激动人心而富有挑战的目标走到一起,互相激励、脑力碰撞,为实现产品落地、创造社会价值、推进行业技术而努力。 对有抱负的工程师,还有什么比这更有意义的呢?我们虚位以待,真诚期待技术过硬、志趣相投的小伙伴加入我们! 更多信息请访问:http://www.weride.ai,或关注官方微信号:文远知行WeRide 产品组团队介绍: 产品组位于整个自动驾驶体系的最前线,承担了把其他团队的算法部署到车上进行测试以及反馈算法性能的重任,是连接硬件团队、感知团队、规划控制团队、地图团队的枢纽。我们的工作主要有以下几个部分:1.对其他团队的算法进行测试,给算法团队指明开发方向;2.自动驾驶系统集成;3.车上系统的开发;4.各个项目的技术支持。 1.对接自动驾驶落地项目或者项目开发工作; 2.主导落地项目的所有技术相关工作所有技术问题跟踪,能够预见项目的技术 难点和安全点,设计实验完成测试;参与测试规范化流程搭建,参与软件模块需求定义和方案设计,根据需求文档,设计验证方案,编写测试用例; 3.有效地执行自动驾驶示范测试、对测试数据进行分析及跟进,在仿真环境或路测中执行测试用例,并向相关部门汇报和沟通测试结果。
1、自动驾驶系统验证、算法评估、发版准出评估、版本构建等环节的方案设计和实施,制定计划,设计场景,评估执行并撰写报告; 2、负责问题分析、定位,通过部分系统分析和数据分析工作为部门提供高价值研发数据 3、负责利用SIL、HIL、VIL等手段对自动驾驶系统进行全面评估 4、参与制定/规划符合功能安全规范的自动驾驶软件的测试框架和测试方法; 5、参与质量效能工具平台建设,用系统化、流程化的思路提高软件质量保障效果;

公司介绍: 文远知行(WeRide)成立于 2017 年,是全球领先的 L4 级自动驾驶科技公司,致力于“以无人驾驶改变人类出行”,已在全球超过 25 个城市开展自动驾驶研发、测试及运营,累积自动驾驶里程超1600万公里,应用场景覆盖智慧出行、智慧货运和智慧环卫,形成自动驾驶出租车、自动驾驶小巴、自动驾驶货运车、自动驾驶环卫车、高阶智能驾驶等五大产品矩阵,提供网约车、随需公交、同城货运、智能环卫、高阶智能驾驶解决方案等多种服务。 凭借“1个平台+3大场景+5大产品”的多元商业化战略,文远知行商业营收居同类自动驾驶企业之首,已与多家全球顶级主机厂和一级供应商达成战略合作伙伴关系,包括雷诺日产三菱联盟、宇通集团、博世、广汽集团等,不断为人类出行提供更多新选择。 文远知行目前的团队既有来自谷歌、微软、亚马逊、苹果、百度、滴滴的高阶工程师,也不乏刚从顶尖高校毕业的青年才俊。来到我们当中,你会发现这是一个专业、专注、有趣、有料的队伍。大家为了一个激动人心而富有挑战的目标走到一起,互相激励、脑力碰撞,为实现产品落地、创造社会价值、推进行业技术而努力。 对有抱负的工程师,还有什么比这更有意义的呢?我们虚位以待,真诚期待技术过硬、志趣相投的小伙伴加入我们! 更多信息请访问:http://www.weride.ai,或关注官方微信号:文远知行WeRide PNC组介绍: 在自动驾驶系统中,决策规划与控制可以类比为人类的大脑与神经。确保“大脑与神经”正确高效地“思考”和安全舒适地“执行”,是一个优秀的规划与控制组的职责所在。规划控制团队分为决策团队、规划团队和控制团队。决策规划部门的主要目的是在复杂的无人驾驶环境中找到安全的行驶方案,例如通过人类驾驶的数据分析何时进行变道,对前方车辆是跟随还是绕行。决策规划部分还要从路上的真实数据中学习人类驾驶的共识,比如道路拥堵时到底什么时候能变道,后车要怎么表达出它是否让行,进而思考如何把这种共识应用到具体算法中。此外,决策规划要能将不同的未来收敛到当选确定的行为中。控制部分则是负责将上述的行为严格地执行到车辆上。 负责无人驾驶决策模块设计和实现,应对无人驾驶中各种最有挑战性的场景 · 拥挤的道路上无人车如何变道,如何主动创造变道环境(如加速变道),如何准确的判断旁边车辆的意图,如何和其他车辆 negotiate 来迫使他人为你让出变道环境 · 处理各种合理或不合理的行为场景,如电动车逆行,左右摇晃的自行车,道路上乱串的行人 · 应对不合交规但是又非常频繁的场景:旁边车道车辆突然变道抢占路权,连续实线变道等 · 拥挤高速公路 merge 等对人类司机都很困难的决策 · 各种交通标志控制下的无人车行为决策:如无保护路口如何通过、人行道行为逻辑,施工区域的通过逻辑等