TCL电子测试工程师

1. 负责实现底层接口的封装，为应用层提供高效的API； 2. 负责实现跨域通信接口设计和实现，基于socket，共享内存等技术； 3. 负责对当前软件代码调优，降低应用软件的硬件占用率； 4. 负责应用空间调试工具和测试工具的开发；

公司介绍 滴滴于 2016 年组建自动驾驶技术研发部门，致力于打造世界领先的 L4 级自动驾驶技术，通过科技让出行更安全、更高效。我们相信，将自动驾驶技术部署在共享出行车队中，将创造最大的社会价值。依托滴滴在出行领域的 先进技术、海量数据、丰富经验和完整的出行平台生态，我们正在打造并运营世界领先的自动驾驶 Robotaxi 车队，推动自动驾驶在城市复杂交通场景中的规模化落地。 职位描述 作为感知团队的一员，你将与国内外顶尖人才一起，研究和开发自动驾驶领域的前沿算法，直接赋能 L4 Robotaxi 的大规模部署。 你将面向真实城市道路场景中的多样化挑战，利用多模态传感器（LiDAR、Camera、Radar 等）设计、开发并优化感知算法，解决物体识别、障碍物检测、场景理解、意图预测与大模型赋能等核心问题。 在这里，你将有机会： 与中美两地的优秀工程师和科学家合作，参与世界级的技术竞争； 深入研究并推动最前沿的学术成果在产业中的落地； 在全球最大出行平台之一的业务场景中，实现科研成果的规模化应用。 主要方向与职责： 你将在以下方向中选定一个或多个方向深入负责，并承担从研发到落地、从算法到系统的端到端职责： （一）物体识别与跟踪 设计并实现基于 LiDAR / Camera / Radar 的多模态检测模型，识别车辆、行人、自行车、静态障碍物、交通标志等 提升精度、召回率与抗扰性（抗遮挡、夜间、恶劣天气、长尾类别） （二）通用障碍物识别 识别未知类别 /未训练类别的障碍物 基于异常检测 /开放类别识别的算法研究与工程实现 在非结构化环境（施工区域、道路损坏、落物等）中提升鲁棒性 （三）场景和意图理解 语义分割、实例分割、道路 /车道/交通标志/交通灯等结构物识别 场景理解，例如施工区域识别、可通行区域识别等 意图理解，例如行人动作识别、起步意图识别等 交互和事件识别，例如多方交互、交通规则冲突、非规范驾驶行为等 （四）感知大模型 /多模态 探索或应用预训练多模态大模型，将视觉、语言、地图/文本信息融合以增强感知能力 零样本 / 少样本 / 跨域泛化的策略研发 将大模型成果迁移到真实车队感知系统中，提升复杂场景下的鲁棒性 （五）模型评估、验证 构建完整的评估管道，包括离线评估 + 真实道路 + 模拟环境测试，支持回归检测与性能监控 指标体系设计 (Precision, Recall, IoU, latency, false positives rate 等)

1、负责智能门锁类产品的功能、性能、兼容性和稳定性测试； 2、独立设计完善的测试用例，分析测试过程中发现的bug，并与开发团队协作解决； 3、负责输出测试报告并完成固件编译和发版； 4、把控质量风险，可独立推动问题闭环并持续优化测试流程和测试方案。

1. 基于 NVIDIA Isaac 的仿真平台开发 ‒ 搭建和维护基于 NVIDIA Isaac Sim 的机器人仿真系统，支持多种机器人类型（例如移动机器人、机械臂、无人车等）。 ‒ 利用 NVIDIA Omniverse 技术，构建高保真的虚拟环境，模拟物理特性（如动力学、传感器特性、碰撞检测等）。 ‒ 开发和优化 Isaac Sim 中的自定义扩展模块，满足项目需求。 2. 环境建模与场景构建 ‒ 使用 NVIDIA Omniverse 和其他建模工具（如 Blender、Maya）创建逼真的仿真环境和场景。 ‒ 配置和调试虚拟传感器（如激光雷达、摄像头、IMU）以模拟真实硬件行为。 ‒ 构建动态交互场景，用于测试机器人在复杂环境中的性能。 3. 机器人控制与算法验证 ‒ 在仿真环境中集成和测试机器人算法（如SLAM、路径规划、运动控制）。 ‒ 验证和优化机器人感知算法（如视觉检测、环境感知）在高保真模拟环境中的效果。 ‒ 通过仿真结果分析算法性能，为实际机器人实施提供支持。 4. 系统集成与工具链开发 ‒ 与机器人硬件和软件团队合作，将仿真结果与实际机器人验证无缝对接。 ‒ 开发自动化测试工具和数据可视化分析工具，提高开发效率和数据洞察能力。 ‒ 集成 Isaac 与其他机器人框架（如 ROS/ROS 2）以支持全栈开发。 5. 研究与创新 ‒ 研究 NVIDIA Isaac 平台的最新功能和应用场景，将新技术引入仿真系统开发。 ‒ 跟踪机器人仿真领域的前沿技术（如物理引擎优化、AI 模型仿真、数字孪生技术），并应用于项目中。