传音业务自动化测试开发工程师实习生(J18420)
任职要求
1.计算机/人工智能相关专业，硕士及以上（优秀本科生可放宽），熟悉Python/Java。 2.了解LLM/RAG/Agent等AI技术，有LangChain、PyTorch等…
工作职责
1.利用大语言模型/多模态模型，辅助生成、维护和优化安卓手机端测试用例与脚本。 2.开发AI测试工具（如UI异常检测、日志智能分析），提升兼容性、性能及稳定性测试效率。 3.结合CV/NLP技术，实现测试结果的自动断言、缺陷分类与根因辅助定位。 4.跟进AI测试前沿技术，探索大模型在安卓自动化测试中的创新应用。
1)自动驾驶传感器器：负责Camera/Lidar/IMU/Radar等各类传感器功能及性能测试，配合感知团队对传感器进行软硬件集成测试； 2)自动驾驶计算平台：负责计算平台的MCU、SOC、驱动及自动驾驶中间件功能测试； 3)测试环境搭建与配置：参与自动驾驶台架测试平台搭建与工具建设，可根据测试需求搭建和配置域控制器、传感器及其关联域所需的台架测试环境。可依据测试需求制定台架以及整车所需硬件性能监控设备的配置方案。 4)测试执行与报告编写：执行交付版本的测试内容，保质保量撰写并发布每一个版本的测试报告，并将测试结果及时反馈给相关方。 5)测试数据分析与问题定位：针对测试过程中产生的数据进行分析并定位测试失败的原因。参与自动驾驶技术相关或车辆下线的问题跟踪，根据测试经验反馈可能的问题原因，协助问题定位直至问题闭环。
负责提升自动驾驶决策规划能力，结合自动车在实际场景中遇到的问题，开发安全、高效、拟人的行驶策略算法。包括场景理解、交互决策、运动规划等工作。
算法研发与迭代： 负责基于深度学习/强化学习（Deep Learning / Reinforcement Learning）的自动驾驶决策规划算法研发，探索数据驱动（Data-driven）的下一代规划算法落地。 复杂场景攻坚： 结合海量人类优质驾驶数据，设计并训练基于数据驱动的轨迹规划或端到端网络，解决城市复杂场景下的交互博弈难题（如无保护左转、行人交互、拥堵加塞等），实现更加安全、高效、拟人的行驶策略。 数据闭环建设： 参与搭建高效的数据闭环链路，包括高价值场景数据的挖掘、清洗、自动化标注，以及模型离线/在线评测系统的开发（Closed-loop Simulation）。 车端工程部署： 负责模型在车端计算平台的轻量化设计与C++工程落地，攻克模型推理延迟，确保算法的安全、实时与稳定。
1. 负责自动驾驶传感器系统的方案设计、系统集成与性能优化，确保系统满足无人驾驶业务场景需求和道路车辆相关法规要求； 2. 主导传感器系统需求分析、功能安全设计与拆解，协同硬件、算法、软件等团队完成系统验证、集成测试与项目交付； 3. 基于实车采集数据和仿真数据，持续推动传感器系统在精度、可靠性、实时性与鲁棒性方面的迭代优化，形成数据驱动的改进闭环； 4. 主导传感器选型评估、验证及系统级调试，解决实际部署中的技术难题。 5. 跟踪行业前沿技术趋势，结合业务需求评估技术引入价值，利用 AI Agent 提升开发效率；