理想汽车车控测试开发工程师
任职要求
1. 学历与专业 本科及以上学历，车辆工程、自动化、计算机、电子信息、机械电子等相关专业。 2. 技术能力 基础知识：熟悉软件测试理论（如黑盒/白盒测试）、汽车电子基础（如CAN通信、ECU原理）。 工具技能： 熟悉建模与仿真工具（MATLAB/Simulink、CarSim等）。 掌握至少一种编程/脚本语言（Python/C/C++/CAPL）。 加分项：…
工作职责
参与整车控制系统等领域的SIL（软件在环）和HIL（硬件在环）测试用例开发和测试执行。 根据需求搭建测试环境，完成被控对象模型开发、测试工程维护等工作。 执行测试用例，分析测试结果，撰写测试报告并推动问题闭环。 协助开发测试工具或框架，提升测试效率和覆盖率。 参与测试规范的制定和测试流程的优化。
1. 负责自动驾驶业务功能和算法开发过程中的研发质量问题的发现及根因分析。 2. 识别研发过程中的流程、架构、工程模式等方面的问题或者改进项，提出优化建议和方案，推动研发流程和工程模式的不断完善和创新，正向提升研发质量。 3. 参与智驾系统硬件开发评审，把控设计方案、测试报告及交付物质量。 4. 推动将代码质量要求深度融入CI/CD流水线，实现“质量左移”。 5. 不断迭代完善代码规范，并通过传统工具和AI工具，对代码进行扫描和分析，推动各类严重问题的解决，保障代码符合规范的要求和合规的要求。 6. 参与研发质量相关的流程规范与标准的制定、完善和优化迭代，并通过传统工具和AI工具的建设，保证流程的严格执行和效率的提升。
1.深入理解自动驾驶感知/规控算法，深度嵌入研发/工具团队, 与项目一起推动算法性能优化; 2.负责包括自动驾驶仿真工具在内的算法评测链路有效性和质量验证，对评测链路输出的结果给出缺陷诊断和优化建议； 3.深入理解自动驾驶仿真引擎logsim/worldsim的底层实现原理，并向业务输出使用手册； 4.了解面向端到端自动驾驶仿真的行业先进技术，负责评估基于NeRF/3DGS场景重建仿真效果和基于World Model的数据合成效果，并进一步评估其是否可应用于量产项目的测试业务； 5.负责端到端自动驾驶算法评测方案制定，编写验证过程报告，面向测试业务输出明确的导向性结论； 6.提效内场评测方案有效性的验证过程，编写CI/CD自动化脚本； 7.负责对接仿真工具团队，输出可对外的验证报告，沟通、协调并管理好问题解决进度，具备一定推动能力；
1.深入理解自动驾驶感知/预测/环境融合/规控算法，深度嵌入研发团队 2.负责智能驾驶产品各模块算法测评体系内自动化测试框架的设计和开发工作, 与研发协作并指导团队完成测评体系搭建工作, 并不断完善和优化测评框架, 满足产品算法测评验证的需求; 3.负责智能驾驶数据闭环平台的测试开发和CI/CD流程搭建工作, 并开发测试流程,测试报告展示等工具; 4.负责内部测试工具规划、设计和开发，并持续进行工具优化, 帮助团队提高测试效率; 5.负责CI/CD测试流程搭建，完善代码管理，版本管理和配置管理; 6.协助完成版本算法评测工作并输出测试结论, 推动产品算法性能提升; 7.带领和指导团队成员完成感知算法测评的方案设计和框架开发工作, 包含GT生产, 自动化测评开发;
1.构建车控AI/机器学习所需的车辆数据清洗、特 征工程的完整链路和计算/存储平台 2.开发高效的数据处理工具,支持数据挖掘、分 析、标注和数据配比等任务。 3.识别数据中的噪声、异常和长尾问题,设计数 据增强和样本平衡策略,提升数据质量。 4.开发自动化数据标注、数据打点和数据闭环监 控工具,提升数据处理效率。 5.配合模型/算法开发团队2,完成模型的训练和 测试