
商汤HIL仿真测试工程师(智能驾驶方向)
任职要求
1.本科及以上学历,计算机、数学、测控等相关专业,必须具备Python脚本编写能力 2.熟悉基本测试方法、流程和体系,熟悉功能安全标准,不限于 ISO26262,PAS 21448,ECE R157等 3.了解智能驾驶的基本功能和测试要求 4.熟练掌握NI Labview、Verstand等实时处理系统 5.熟悉使用VTD/CarMaker/AiSim等智能驾驶场景仿真工具 6.熟悉使用CarSim等车辆动力学模型工具
工作职责
1.基于智能驾驶场景仿真器、动力学模型、实时处理系统与自动化系统构建完整的HIL联合仿真系统 2.负责公司测试平台的前端架构设计,理解其功能和性能要求,构建高阶智能驾驶HIL/回灌测试平台的基础设施,确保测试平台的稳定运行和持续改进 3.设计并优化高阶智能驾驶的场景库与评测系统,包括真值匹配、数据关联、查询、数据关联、数据挖掘 4.负责虚拟场景库和路采场景库的系统方案设计,具体包括基于OpenDRIVE、OpenScenario标准的场景编辑、分类、泛化与可视化 5.开发智能驾驶的测试评估算法,基于测试评估结果生成可视化图表和报告
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;

1. 深度参与自动驾驶感知 / 规控算法评测全流程,与研发团队紧密协作,负责智能驾驶产品算法测评方案设计、测试计划制定及测试用例开发,覆盖行车、泊车等高阶功能场景; 2. 负责算法仿真验证,基于SIL、HIL等仿真方案构建多维度测试数据(含实车路采与虚拟场景生成),并参与数据闭环平台的测试开发与流程优化,提升算法迭代效率; 3. 负责智能驾驶算法测评自动化框架设计,独立完成测试脚本编写(Python/C++ 优先),开发数据挖掘、指标可视化等测评工具,持续优化测试流程与报告输出能力,助力团队效率提升; 4. 负责执行测试用例并追踪缺陷,分析测试报告中的算法性能问题,输出改进建议;参与版本算法评测结论输出,推动感知 / 规控等模块性能优化。
1、负责数字化底盘架构车辆动力学核心技术的创新研究,包括但不限于:线控底盘(Brake-by-Wire/Steer-by-Wire)、智能悬架(主动/半主动)、轮毂电机扭矩矢量控制、自动驾驶与动力学协同控制等; 2、探索AI/ML在车辆状态参数估算、动态响应预测与实时控制中的应用(如强化学习控制算法); 3、研究新型车辆底盘架构(如轮边角模块等)对车辆动力学特性的挑战与解决方案; 4、与自动驾驶、电驱动系统、轻量化材料团队合作,优化整车动态性能(如舒适性、操纵稳定性、能量效率); 5、构建高精度车辆动力学仿真模型(多体动力学、高保真轮胎模型等),支持数字孪生与SIL/HIL等在环测试; 6、开发基于云平台的动力学参数标定与OTA更新技术; 7、跟踪产业界、学术界前沿技术进展,探索在数字化底盘领域相关车辆动力学相关业务场景上的应用落地路径,持续迭代优化。 【课题名称】数字化底盘动力学研发 【课题内容】本课题聚焦于数字化底盘系统中车辆动力学研发工作,通过构建高保真、多场景适用的数字化底盘汽车动力学特性预测分析模型,完成线控底盘子系统(主动悬架、线控转向、线控制动)的协同控制性能分析,并对线控底盘子系统特性提出技术要求。