Diagnostics Test Engineering (AI)

优缺点分析

角色解读

• 可向诊断架构师或测试经理方向发展，负责整体测试策略
• 也可转向研发岗位，深入参与诊断系统设计
• 在CARIAD内部，有机会接触前沿的智能网联汽车技术，拓展技术广度
• 负责设计、开发和维护车辆诊断系统的测试台架、Labcar及自动化测试脚本
• 执行诊断和OTA相关测试，包括刷写、EOL、售后诊断、远程诊断等功能
• 与开发团队协作，跟踪并解决测试问题，提升系统稳定性
• 精通诊断协议（ISO 14229等）和车载总线（CAN、LIN、以太网）
• 熟练使用CANOE、CAPL等工具进行测试脚本开发
• 具备测试自动化、刷写文件格式（HEX/BIN/S19）和诊断数据库（ODX/CDD）知识

申请策略

• 关注CARIAD的产品方向，了解其在智能座舱和自动驾驶中的诊断需求
• 面试前可准备一个完整的诊断测试案例，展示从计划到执行再到问题闭环的能力
• 突出诊断测试相关项目经验，尤其是OTA、EOL或售后诊断的具体成果
• 强调对CANOE、CAPL等工具的熟练程度，以及自动化测试脚本的开发能力
• 列出对ISO 14229、ISO 15765等标准的理解，并可附上相关项目案例
• 可提前复习车载总线（CAN、LIN、以太网）和诊断协议细节
• 熟悉Python或CAPL脚本编写，提升测试自动化效率
• 了解ODX和CDD数据库结构，准备实际应用场景

面试指南

• STAR法则（情境-任务-行动-结果）描述问题解决经历
• 对于协议类问题，先概述标准框架，再举例具体细节
• 对于测试设计，从功能、边界、异常、性能等维度展开
• 请描述一次诊断测试中遇到的最棘手的问题，以及你是如何解决的
• 解释ISO 14229中UDS服务的常见子功能及触发条件
• 如何设计OTA测试用例来覆盖异常场景？
• 你如何确保测试脚本的可维护性和复用性？
• CANoe中CAPL脚本的常用事件处理函数有哪些？