小米自动驾驶系统集成测试工程师
任职要求
1. 计算机、电子、自动化、车辆等相关专业，本科5年或硕士3年以上工作经验，有车载软件测试管理或测试开发相关经验者优先。 2. 熟悉HIL仿真测试系统原理和应用，熟悉汽车行业ISO标准（包括但不限于ISO-11898/ISO-14229/ISO-26262/C-ICAP/C-NCAP/C-IASI等）。 3. 熟练掌握多种仿真测试工具的使用，如CANoe、dSPACE、NI等，熟练使用VTD、Prescan等仿真软件。 4. 熟悉C/C++或Python中至少1种编程语言，了解ROS、Linux、计算机原理等，具有良好的软件编程能力。 5. 具备较强的学习能力、自驱力和团队合作精神，能够与项目团队紧密配合，高效完成测试任务。 6. 面对测试中的复杂问题和挑战，能够迅速进行技术攻关，提出创新性的解决方案，提升测试效率和测试质量。
工作职责
1. 根据小米自动驾驶产品功能、架构和技术要求，进行测试系统方案的设计，完成基础软件通信（Ethernet、CAN-FD等）、诊断（数据读写、标定服务、OTA、故障检测）和自动驾驶功能（行车、泊车、主动安全）相关功能的高效测试。 2. 依据产品与系统需求文档，编写并评审基础软件和HIL仿真测试用例，搭建多种测试场景，满足功能、性能、故障注入和可靠性测试等多种测试需求，确保测试用例对功能需求的全面覆盖。 3. 推进台架测试能力提升，包括编写与优化测试脚本与自动化工具框架，提升团队自动化测试效率与质量，密切关注自动驾驶领域的前沿发展动态，引入新的自动化测试方法、先进的测试工具和创新技术，持续优化提升团队现有能力，充分覆盖并满足功能安全、预期功能安全、法规和行业准入等测试需求。 4. 根据车型开发和项目需求，制定详细的台架测试计划与测试方案，明确各个阶段的里程碑、资源需求与时间安排，推进测试工作保质保量完成，确保测试工作与项目开发需求紧密配合。 5.与研发、质量、整车等部门密切合作，协调测试计划和测试进度，及时发布测试报告并推进测试问题解决。
工作内容： 负责自动驾驶测试平台相关工具链开发。 负责自动驾驶软件系统各模块集成测试。 参与测试流程规范搭建，编写相关测试文档。 关注产品、技术、过程的持续改进，主动挖掘并发现潜在问题。
岗位职责： 1、负载自动驾驶域控制器产品系统级软硬件的集成测试与验证，包括底软驱动、通讯链路、数据链路等 2、负责系统级DV测试方案的策划与测试实施，包括测试计划制定、测试用例，测试自动化脚本以及测试报告的输出 3、负载DV可靠性试验问题的快速分析、定位和推动解决，包括试验监控软件、上位机软件及试验引发的各类问题
该职位专注于自动驾驶场景下多模态大模型（VLA：Vision-Language-Action）的工程化落地，你将有机会在千万级数据上实车验证关于自动驾驶VLA的最新想法： 多模态模型工程化部署：结合视觉、语言与行为动作的联合建模机制，优化多模态模型的推理效率，支持自动驾驶系统的实时应用； 实车测试与性能验证：参与自动驾驶场景中的模型测试与性能评估，设计测试案例，分析模型在实际驾驶环境中的响应能力与行为决策效果； 数据采集与处理：负责多模态数据（视觉、语言、行为）的采集、标注与处理，构建高质量数据 pipeline，优化数据流的实时性与稳定性； 模型优化与轻量化：探索模型蒸馏、小样本泛化等技术，提升模型在自动驾驶复杂场景中的部署效率与资源利用率； 系统集成与技术支持：协助完成多模态模型与自动驾驶系统的集成测试，解决工程化落地过程中的技术问题； 技术文档与成果转化：撰写工程化技术文档，总结实车测试经验，参与技术报告、专利申请或产品转化工作。
该职位专注于自动驾驶场景下多模态大模型（VLA：Vision-Language-Action）的工程化落地，你将有机会在千万级数据上实车验证关于自动驾驶VLA的最新想法： 多模态模型工程化部署：结合视觉、语言与行为动作的联合建模机制，优化多模态模型的推理效率，支持自动驾驶系统的实时应用； 实车测试与性能验证：参与自动驾驶场景中的模型测试与性能评估，设计测试案例，分析模型在实际驾驶环境中的响应能力与行为决策效果； 数据采集与处理：负责多模态数据（视觉、语言、行为）的采集、标注与处理，构建高质量数据 pipeline，优化数据流的实时性与稳定性； 模型优化与轻量化：探索模型蒸馏、小样本泛化等技术，提升模型在自动驾驶复杂场景中的部署效率与资源利用率； 系统集成与技术支持：协助完成多模态模型与自动驾驶系统的集成测试，解决工程化落地过程中的技术问题； 技术文档与成果转化：撰写工程化技术文档，总结实车测试经验，参与技术报告、专利申请或产品转化工作。