商汤SIL仿真测试工程师（自动驾驶方向）

【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。

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. 参与到大疆无人机飞行软件研发需效能平台项目，在持续集成、数据、仿真等方向解决机器人领域内的迭代效率TOP难题； 2. 设计与实现高效的持续集成与持续测试系统，加速解决智能硬件产品的软件验证效率； 3. 设计与实现大规模量级日志的采存管用算解决方案，实现日志的高效应用与可视化； 4. 设计与实现无人机自动化测试平台，提供SIL、HIL、VIL的高效解决方案； 5. 与前后端大数据及其他基础设施成员一起，端到端的支持机器人算法工程师对产品的高效迭代。