博世
HIL开发&仿真自动化开发工程师_BCSC
HIL开发&仿真自动化开发工程师_BCSC
发布于 5 个月前普通员工/个人贡献者
苏州市
中级经验
全职员工
仅现场办公
本科
软件工程
Can/Ethernet
传感器仿真
自动化测试
车辆动力学
ADAS
CarMaker
Ci/Ct流水线
Hil开发
AI 估算 · 20k–35k
岗位要求3年以上ADAS HIL开发经验，精通Python和多种仿真工具，技术门槛高，属于汽车智能化核心领域，市场竞争力强。
职位详情
关于这个职位
这是一个专注于汽车ADAS（高级驾驶辅助系统）功能验证的HIL（硬件在环）开发与仿真自动化工程师岗位
你将负责设计并搭建用于行车功能验证的HIL测试环境，集成传感器模型（如Camera/Radar/LiDAR）和车辆动力学模型，并开发自动化测试框架与脚本，以提升测试效率和仿真置信度
工作涉及与跨职能团队协作，确保HIL系统稳定运行并集成到CI/CT流水线中
最低要求
车辆工程、计算机科学、软件工程或相关专业，本科及以上学历
熟悉汽车高级驾驶辅助（ADAS）的工作原理，具有3年以上汽车ADAS方向HIL开发相关工作经验
熟悉VTD、CarMaker、PreScan等至少一种仿真软件，并有2年以上使用经验
熟悉传感器仿真（Radar/Camera等）和车辆动力学仿真
熟悉常用的汽车通信协议（CAN、Ethernet），能够完成HIL上的通信建立
能够实现复杂HIL系统的软硬件集成
Python基础扎实，熟悉常用的数据结构和算法，并有2年以上开发经验
具备良好的逻辑思维能力，能够快速定位并解决技术问题
具备较强的自驱力及责任心
能与跨职能团队有效沟通，具有良好的团队协作能力
工作职责
根据实际项目需求，设计用于ADAS辅助驾驶行车功能验证的HIL环境
与跨职能团队协作进行HIL需求管理，对接供应商完成HIL的实现与交付
负责HIL上的Camera/Radar/LiDAR及车辆动力学建模与适配
基于产品特性进行HIL适配开发：主要包括DBC/ARXML的更新，以及Camera迭代更新带来的适配
根据自动驾驶法规与预期功能安全（SOTIF）等测试要求，优化传感器模型和车辆模型，提高仿真置信度
开发HIL测试框架与自动化脚本，提升自动化程度
负责HIL到CI/CT流水线的实现及问题解决
与测试人员保持日常深入沟通，负责HIL工具问题的troubleshooting，提升HIL稳定性
基于Python，开发辅助驾驶功能评测指标
基于Python/SQL等，开发场景挖掘、数据分析和数据可视化等自动化脚本
优先资格
熟悉CarMaker优先
有Camera VIB视频注入经验优先
具备C或C++开发经验优先
熟悉辅助驾驶功能仿真测试和评测指标，有端到端功能测试经验者优先
熟悉Copilot等编程辅助工具者优先
AI 洞察
优缺点分析
优点
- 技术前沿：直接参与汽车行业最热门的自动驾驶技术验证，技能具备高壁垒和长期价值
- 平台优势：博世作为行业巨头，能提供顶尖的技术项目、完善的流程体系和广阔的行业视野
- 技能复合：岗位融合了软件工程、汽车电子、自动化测试和数据科学，有利于打造复合型竞争力
- 职业安全：HIL测试是智能汽车量产前的刚性需求，岗位需求稳定，职业发展路径清晰
- 跨部门沟通频繁：需与供应商、测试、算法等多方协作，对沟通和项目协调能力要求高
- 追求极致稳定：HIL作为核心测试平台，任何不稳定都可能影响项目进度，对问题的快速响应和解决能力是持续考验
- 适合拥有汽车电子或软件工程背景，对自动驾驶技术充满热情，既喜欢动手解决复杂技术问题，又具备良好团队协作精神的工程师
缺点 / 挑战
- 技术复杂度高：需要同时精通软硬件、汽车协议和特定领域知识，学习曲线陡峭，工作压力较大
角色解读
- 技术专家路径：可深耕仿真与测试领域，成为HIL架构师或仿真置信度专家，主导更复杂的验证平台建设
- 横向拓展路径：凭借对ADAS全栈的理解，可向感知算法开发、系统集成或测试管理岗位发展
- 行业纵深路径：在汽车智能化浪潮中，该经验是通往自动驾驶研发、车路协同等前沿领域的宝贵基石
- 核心工作是搭建和维护用于验证ADAS功能的HIL测试环境，这是确保自动驾驶系统安全可靠的关键环节
- 需要将Camera、Radar等传感器模型以及车辆动力学模型集成到HIL系统中，并确保其准确性和实时性
- 开发自动化测试脚本和框架，将HIL测试集成到持续集成/持续测试（CI/CT）流水线中，提升研发效率
- 与测试、算法等团队紧密协作，解决HIL平台运行中的技术问题，并基于测试数据开发功能评估指标
- 扎实的HIL系统开发与集成能力，包括硬件选型、通信协议（CAN/Ethernet）配置和软件环境搭建
- 精通至少一种主流汽车仿真软件（如CarMaker、VTD），并具备传感器和车辆动力学建模的专业知识
- 强大的Python编程能力，用于开发自动化测试脚本、数据分析工具和功能评测算法
- 深入理解ADAS系统原理、测试流程及相关法规标准（如SOTIF），具备复杂问题的定位与解决能力
申请策略
- 提前了解博世在自动驾驶领域的布局和最新技术动态，在面试中表达出你的关注与思考
- 由于岗位强调自驱力和责任心，在申请材料和个人陈述中，可以通过实例体现你在这方面的特质
- 重点突出与ADAS HIL开发直接相关的项目经验，详细描述你在其中承担的角色、使用的工具链（如CarMaker, Python）和取得的成果
- 量化展示你的技术能力，例如：“使用Python开发了XX个自动化测试用例，将回归测试时间缩短了XX%”或“负责集成了XX型号的雷达模型，仿真置信度提升至XX”
- 强调你解决复杂HIL系统问题的具体案例，体现你的逻辑思维和troubleshooting能力
- 若有跨团队协作推动项目落地的经历，也应作为软技能亮点加以说明
- 若对CarMaker不熟，可突击学习其基本操作和模型接口
- 同时巩固Python在数据分析（Pandas, Matplotlib）和自动化测试（Pytest）方面的应用
面试指南
- 对于项目经验类问题，采用STAR法则（情境、任务、行动、结果）结构化回答，重点突出你的技术动作和量化成果
- 对于技术方案类问题，先阐述基本原理和标准流程，再结合你的实际经验给出具体案例，展示你的实践与思考深度
- 对于问题排查类问题，展现你系统化的逻辑思维，从现象到本质逐层分析，并说明你使用过的工具和方法
- 请详细描述你参与过的一个ADAS HIL项目，你在其中负责了哪些具体工作？遇到了什么挑战，是如何解决的？
- 你如何评估和提升传感器模型（特别是Camera模型）在HIL仿真中的置信度？
- 请举例说明你如何使用Python开发过一个用于HIL测试的自动化脚本或数据分析工具
- 当HIL测试中出现偶发性通信故障或模型输出异常时，你的排查思路和步骤是什么？
- 你如何理解SOTIF（预期功能安全）？它在HIL测试中应如何被考虑和体现？
职位点评
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