文远知行自动驾驶-仿真算法测试工程师（metric方向）

【工作职责】 场景化测试开发 1、构建场景分类体系，设计覆盖ODD边界的测试用例。优化参数化场景生成工具，实现Corner Case的自动化挖掘。建立场景有效性评估模型，优化场景库的分布合理性。 2、自动化测试体系，构建基于CI/CD的自动化测试流水线（Jenkins+Robot Framework）。开发测试结果自动分析工具（关键指标自动提取/可视化看板）。设计测试充分性评估模型（MC/DC覆盖度分析）并能正向给出场景测试准出标准。 3、负责自动驾驶系统的行车及泊车场景功能测试，包括测试方案设计，测试用例编写、场景库生成、Metrics自动化开发以及测试分析并生成测试报告。为自动驾驶算法面临的验证和评测问题提供基于仿真的技术解决方案，加速自动驾驶算法迭代。

【岗位核心价值】 通过构建高覆盖度的仿真测试体系，加速NOP及泊车场景的自动驾驶算法迭代，解决"百万公里路测"的验证效率瓶颈，协助降低实车测试成本。 【工作职责】 场景化测试开发 1、构建场景分类体系，设计覆盖ODD边界的测试用例。优化参数化场景生成工具，实现Corner Case的自动化挖掘。建立场景有效性评估模型，优化场景库的分布合理性。 2、自动化测试体系，构建基于CI/CD的自动化测试流水线（Jenkins+Robot Framework）。开发测试结果自动分析工具（关键指标自动提取/可视化看板）。设计测试充分性评估模型（MC/DC覆盖度分析）并能正向给出场景测试准出标准。 3、负责自动驾驶系统的行车及泊车场景功能测试，包括测试方案设计，测试用例编写、场景库生成、Metrics自动化开发以及测试分析并生成测试报告。为自动驾驶算法面临的验证和评测问题提供基于仿真的技术解决方案，加速自动驾驶算法迭代。

文远知行 (WeRide.ai) 正在寻找优秀的编程人才，致力于通过解决人工智能和机器人领域最具挑战性的问题来变革未来的出行方式。开发安全可靠的自动驾驶汽车，其核心在于对车辆性能有深入的、数据驱动的理解。Metrics 团队（指标团队）正在寻找一位优秀的数据工程师来构建衡量我们成功的基础系统。您将负责创建能将原始数据转化为关键洞察的基础设施，确保我们做出的每一个决策都有准确且可扩展的指标作为支持。 1. 研发自动驾驶系统安全性、舒适性等评价算法，保障系统可靠运行。 2. 理解业务需求，深入自动驾驶业务，梳理业务流程，设计数据链路与指标体系，量化自动驾驶能力。 3. 对自动驾驶测试数据进行汇总与分析，深挖数据变化原因，结合数据分析发现问题。 4. 负责数据可视化与报告自动化，让数据直观呈现，辅助决策。 5. 自动驾驶场景挖掘。从海量非结构化测试数据中，高效提取对自动驾驶提升有高价值的交通场景。 6. 自动驾驶能力评价Metrics。运用算法模型或规则，开发自动驾驶算法能力评价指标与自动化评价方法。 7. 建立自动驾驶行为评价的体系框架。

文远知行 (WeRide.ai) 正在寻找优秀的编程人才，致力于通过解决人工智能和机器人领域最具挑战性的问题来变革未来的出行方式。开发安全可靠的自动驾驶汽车，其核心在于对车辆性能有深入的、数据驱动的理解。Metrics 团队（指标团队）正在寻找一位优秀的数据工程师来构建衡量我们成功的基础系统。您将负责创建能将原始数据转化为关键洞察的基础设施，确保我们做出的每一个决策都有准确且可扩展的指标作为支持。 1. 研发自动驾驶系统安全性、舒适性等评价算法，保障系统可靠运行。 2. 理解业务需求，深入自动驾驶业务，梳理业务流程，设计数据链路与指标体系，量化自动驾驶能力。 3. 对自动驾驶测试数据进行汇总与分析，深挖数据变化原因，结合数据分析发现问题。 4. 负责数据可视化与报告自动化，让数据直观呈现，辅助决策。 5. 自动驾驶场景挖掘。从海量非结构化测试数据中，高效提取对自动驾驶提升有高价值的交通场景。 6. 自动驾驶能力评价Metrics。运用算法模型或规则，开发自动驾驶算法能力评价指标与自动化评价方法。 7. 建立自动驾驶行为评价的体系框架。