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Technology, Digital and Data
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仿真测试开发工程师（感知方向）
岗位概述
负责矿山无人驾驶系统的仿真场景设计、开发与测试，涵盖车辆模型、传感器、地图、仿真资产、感知场景等仿真与测试，确保系统在虚拟环境中实现高效验证与迭代，降低现场测试风险并提升开发效率。
工作职责
1. 感知仿真测试与场景构建
负责自动驾驶感知模块的仿真测试工作，包括场景库建设、场景泛化及仿真测试执行。
基于传感器模型数据/真实路测数据、事故案例及矿山生产工况构建典型感知测试场景，包括：
障碍物检测/跟踪/预测
Cut-in/Cut-out障碍物识别
行人鬼探头
车辆遮挡
夜间低照度
雨雪雾风沙等恶劣天气
复杂交通参与者交互场景
使用仿真平台搭建和维护感知测试环境，持续提升场景覆盖率与测试有效性。
感知算法指标
2. 感知算法专项测试与验证
制定感知功能测试方案、测试策略及测试用例。
负责车辆模型、传感器模型开发与测试。
负责摄像头、激光雷达、毫米波雷达、定位及多传感器融合感知算法的测试验证工作。
基于大量仿真模型数据与路测数据，对目标检测、目标跟踪、语义分割、BEV感知等功能进行性能评估。
挖掘感知算法误检、漏检、误分类、跟踪丢失等问题，分析算法鲁棒性与泛化能力。
建立感知模块评测体系，包括Precision、Recall、IoU、Tracking Accuracy等关键指标。
3. 自动化测试与工具开发
熟练掌握Python、C++、Shell等语言开发自动化测试工具及评测系统。
搭建感知仿真测试流水线，实现测试任务自动执行、结果统计及评测报告自动生成。
推动感知仿真测试与CI/CD系统集成，实现版本自动回归验证。
开发数据分析、场景筛选、问题定位及可视化相关工具，提高测试效率与覆盖率。
4. 数据分析与问题闭环
基于海量仿真模型数据与路测数据进行感知问题挖掘与分析。
对测试过程中发现的问题进行定位、归因与风险评估。
协同感知算法工程师完成问题追踪、优化验证及回归测试。
建立感知问题库与Corner Case场景库，持续提升感知系统性能和稳定性。
任职要求
1.本科及以上学历，计算机科学、自动化、电子信息、通信工程、车辆工程等相关专业。
2.熟练掌握Linux开发环境
3.熟练掌握Python、C++、shell开发语言
4.熟悉 Git、Docker等常用开发工具
5.熟悉自动驾驶感知系统架构及工作原理。
6.熟悉目标检测、目标跟踪、语义分割、BEV感知等主流感知算法。
7.熟悉YOLO、CenterPoint、BEVFormer、Occupancy等主流算法框架。
8.熟练掌握摄像头、激光雷达、毫米波雷达等传感器原理及标定方法。
9.具备多传感器融合相关基础知识。
10.熟悉 CARLA、VTD、AirSim、LogSim等仿真平台中的一种或多种。
11.熟悉自动驾驶仿真测试流程与评测方法。
12.具备场景生成、场景泛化及 Corner Case挖掘经验者优先。
经验要求
1.具有3年及以上自动驾驶测试开发、感知测试或算法验证相关工作经验。
2.具备自动驾驶感知模块测试经验者优先。
3.参与过量产自动驾驶项目或智能驾驶功能开发验证项目者优先。
4.有大规模数据分析、场景库建设或感知评测平台开发经验者优先。
优先条件
1.熟悉自动驾驶数据闭环和数据挖掘流程。
2.熟悉ROS、CyberRT 等自动驾驶中间件。
3.熟悉 OpenSCENARIO、OpenDRIVE 等行业标准。
4.有感知评测平台、自动化测试平台开发经验。
5.具备Corner Cases挖掘与场景泛化经验。
6.具备矿区自动驾驶、物流自动驾驶或Robotaxi项目经验者优先。
October 9, 2026 - October 29, 2026
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