小米自动驾驶测试开发工程师-2027届
任职要求
1. 具备扎实的全栈开发能力，熟悉 Web 应用、数据库、API、部署和常见工程实践。 2. 熟练使用至少一种 AI 编程 Agent 工具，如 Codex、Claude Code、Cursor、Cline、GitHub Copilot 等，并有真实项目实践。 3. 熟悉 Python、TypeScript、JavaScript、Go、Java 中至少一种语言，能够根据场景快速选择合适技术栈。 4. 能独立完成从需求理解、系统设计、开发实现到上线运维的完整闭环。 5. 具备较强的问题拆解和工程判断能力，能够审查 AI 生成代码，而不是被动接受输出。 6. 熟悉 SQL、数据建模、业务报表、系统集成…
工作职责
1. 深度使用 Codex、Claude Code、Cursor 等 AI Agent 工具，独立完成需求澄清、方案设计、代码实现、调试测试、部署上线和持续迭代。 2. 直接进入业务现场，理解真实业务流程、数据结构、系统约束和用户痛点，将模糊问题转化为可运行的软件系统。 3. 端到端交付业务应用，包括前端界面、后端服务、数据库设计、API 集成、权限控制、数据处理、自动化脚本和部署运维。 4. 快速搭建和迭代内部工具、业务系统、数据看板、自动化流程、运营后台、客户交付项目等。 5. 接手陌生代码库，利用 AI Agent 工具快速理解系统、定位问题、修复缺陷、补齐测试、重构模块并提升可维护性。 6. 建立 AI Agent 驱动的软件交付方法，包括上下文组织、任务拆解、代码审查、测试验证、交付记录和质量控制。 7. 持续探索 AI Agent 在真实工程交付中的最佳实践，提升从问题发现到系统上线的整体效率。
1.负责智能驾驶产品传感器标定台架测试，实车测试; 2.负责根据标定功能需求完成场景设计，台架搭建，测试方方案的编写,测试用例的设计; 3.负责对标定功能进行测试,执行测试用例,撰写测试报告。
1.负责芯片产品需求分析，各模块测试方案的构建，输出测试用例，通过测试流程和方法创新，努力提升测试的质量和效率； 2.负责自动化框架搭建及维护； 3.执行项目测试，构建测试环境，测试代码，测试脚本开发等； 4.负责产品的各个环节的测试质量，识别问题和风险，并提供解决方案和具体措施；
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；
「测试策略与质量体系」 制定自动驾驶算法（感知/规划/控制等模块）的测试策略与评测方案，建立覆盖功能、性能、可靠性的质量保障体系。 设计多场景测试用例（包括Corner Case），构建并持续更新场景库及评测指标。 「测试开发与执行」 搭建自动化测试框架，开发测试脚本/工具（如CI/CD流水线、HIL仿真平台），提升测试效率。 执行实车道路测试、仿真测试（如CARLA/Prescan）及硬件在环测试（HIL），分析系统瓶颈与安全隐患。 跨团队协作与闭环 协同算法、工程团队定位缺陷根因，推动问题修复与流程优化。 参与需求评审，提供用户视角的产品体验改进建议。