地平线自动驾驶测试开发工程师(传感器标定方向)
任职要求
1.本科及以上学历背景; 2.三年以上车企或汽车零部件行业工作经历,熟悉UDS诊断协议（14229，15765，13400）; 3.熟练掌握CANOE等CAN工具的使用,有独立开发自动化测试脚本能力; 4.熟练掌握Python编程，有使用python驱动外部硬件进行CAN或者DoIP…
工作职责
1.负责智能驾驶产品传感器标定台架测试，实车测试; 2.负责根据标定功能需求完成场景设计，台架搭建，测试方方案的编写,测试用例的设计; 3.负责对标定功能进行测试,执行测试用例,撰写测试报告。
1. 深度使用 Codex、Claude Code、Cursor 等 AI Agent 工具，独立完成需求澄清、方案设计、代码实现、调试测试、部署上线和持续迭代。 2. 直接进入业务现场，理解真实业务流程、数据结构、系统约束和用户痛点，将模糊问题转化为可运行的软件系统。 3. 端到端交付业务应用，包括前端界面、后端服务、数据库设计、API 集成、权限控制、数据处理、自动化脚本和部署运维。 4. 快速搭建和迭代内部工具、业务系统、数据看板、自动化流程、运营后台、客户交付项目等。 5. 接手陌生代码库，利用 AI Agent 工具快速理解系统、定位问题、修复缺陷、补齐测试、重构模块并提升可维护性。 6. 建立 AI Agent 驱动的软件交付方法，包括上下文组织、任务拆解、代码审查、测试验证、交付记录和质量控制。 7. 持续探索 AI Agent 在真实工程交付中的最佳实践，提升从问题发现到系统上线的整体效率。
1.负责芯片产品需求分析，各模块测试方案的构建，输出测试用例，通过测试流程和方法创新，努力提升测试的质量和效率； 2.负责自动化框架搭建及维护； 3.执行项目测试，构建测试环境，测试代码，测试脚本开发等； 4.负责产品的各个环节的测试质量，识别问题和风险，并提供解决方案和具体措施；
1.深入理解自动驾驶感知/规控算法，深度嵌入研发/工具团队, 与项目一起推动算法性能优化; 2.负责包括自动驾驶仿真工具在内的算法评测链路有效性和质量验证，对评测链路输出的结果给出缺陷诊断和优化建议； 3.深入理解自动驾驶仿真引擎logsim/worldsim的底层实现原理，并向业务输出使用手册； 4.了解面向端到端自动驾驶仿真的行业先进技术，负责评估基于NeRF/3DGS场景重建仿真效果和基于World Model的数据合成效果，并进一步评估其是否可应用于量产项目的测试业务； 5.负责端到端自动驾驶算法评测方案制定，编写验证过程报告，面向测试业务输出明确的导向性结论； 6.提效内场评测方案有效性的验证过程，编写CI/CD自动化脚本； 7.负责对接仿真工具团队，输出可对外的验证报告，沟通、协调并管理好问题解决进度，具备一定推动能力；
「测试策略与质量体系」 制定自动驾驶算法（感知/规划/控制等模块）的测试策略与评测方案，建立覆盖功能、性能、可靠性的质量保障体系。 设计多场景测试用例（包括Corner Case），构建并持续更新场景库及评测指标。 「测试开发与执行」 搭建自动化测试框架，开发测试脚本/工具（如CI/CD流水线、HIL仿真平台），提升测试效率。 执行实车道路测试、仿真测试（如CARLA/Prescan）及硬件在环测试（HIL），分析系统瓶颈与安全隐患。 跨团队协作与闭环 协同算法、工程团队定位缺陷根因，推动问题修复与流程优化。 参与需求评审，提供用户视角的产品体验改进建议。