小米
智能座舱-视觉AVM算法调试(测试)工程师
智能座舱-视觉AVM算法调试(测试)工程师
发布于 大约 9 小时前普通员工/个人贡献者
北京市
中级经验
全职员工
仅现场办公
本科
测试开发
H.264/H.265
Opencv
Qnx
图像处理
自动化测试
Avm
Face Id
AI 估算 · 15k–25k
小米平台，智能座舱赛道热门，1-3年经验测试开发，北京薪资中等偏上，15薪合理。
职位详情
关于这个职位
你将加入小米智能座舱团队，负责视觉模块（AVM全景环视、哨兵模式、DVR、Face ID）的测试开发工作，包括算法效果调试、自动化脚本开发与问题闭环
适合有车载测试经验、熟悉Python的工程师，能深入智能汽车领域，参与量产车型的完整迭代
最低要求
本科及以上学历，计算机、软件工程、电子信息、自动化等相关专业，1-3年主机厂、车载Tier1智能座舱视觉模块测试开发工作经验，有完整车型量产迭代项目经验者优先
精通智能座舱视觉核心业务，熟练掌握AVM全景影像、哨兵监控、DVR行车记录仪、Face ID人脸认证的工作原理、业务逻辑、测试要点及行业常见问题，熟悉车载影像完整工作链路
具备扎实的测试开发能力，熟练使用Python，掌握主流自动化测试框架，能够独立完成车载视觉场景自动化脚本开发、调试与迭代优化
熟悉车载系统架构（Android Automotive/Linux/QNX），了解摄像头成像原理、ISP图像处理、H.264/H.265视频编码、车载存储机制等核心专业知识
熟练使用影像专项测试工具，可独立完成画面畸变、清晰度、帧率、延时、色彩还原、识别准确率、存储稳定性等专项测试，具备较强的问题挖掘和根因定位能力
熟悉车载软件开发测试流程、BUG管理规范，具备独立负责视觉核心模块全流程测试迭代的能力，适配车企快速迭代的工作节奏
工作职责
整体的AVM效果调试工作，配合产品、研发做调优试验，保证算法的最优实车效果，AVM的标准化验收测试，针对AVM相关算法指标，完善相关测试指标，进行可量化的标准化测试报告输出，AVM的整体功能链路测试，保证AVM整体功能的稳定性和效果的一致性
负责智能座舱视觉系统全流程测试开发工作，核心覆盖AVM全景环视、车辆哨兵模式、DVR行车记录仪、Face ID车载人脸识别四大核心模块，统筹模块的功能测试、专项性能测试、兼容性测试、极端场景测试及自动化测试落地工作
基于Python开发、迭代座舱视觉模块自动化测试脚本，针对AVM图像拼接畸变、画面延时、哨兵全天候录像监控、异常录制触发、DVR视频编码存储、循环覆盖、紧急锁存、Face ID识别准确率、活体检测、多场景适配等核心痛点，实现自动化测试全覆盖，持续提升测试效率与版本迭代质量
负责线上、线下问题闭环跟进，精准定位视觉类BUG根因，涵盖软件适配、算法缺陷、硬件成像、系统兼容性等问题，联动算法、硬件、研发团队完成问题修复、回归验证，形成完整的问题复盘及优化沉淀
对标车载行业国标、行标及企业自研规范，保障DVR存储合规、人脸认证安全、影像成像质量等核心指标合规，适配不同车型、不同硬件配置的版本迭代测试工作
熟悉车载软件开发测试流程、BUG管理规范，具备独立负责视觉核心模块全流程测试迭代的能力，适配车企快速迭代的工作节奏
优先资格
有AVM拼接算法优化测试、哨兵驻车监控策略测试、DVR合规性测试、Face ID活体防攻击、暗光/逆光复杂场景测试经验
熟悉OpenCV视觉图像处理，可实现图像质量自动化检测，具备测试工具二次开发、自动化平台搭建经验
了解车载影像相关国标法规，有座舱视觉功能量产合规测试经验
AI 洞察
优缺点分析
优点
- 小米品牌背书，智能座舱是汽车智能化核心赛道，技术前景广阔
- 涉及AVM、哨兵、DVR、Face ID多模块，技术栈丰富，个人成长快
- 可以接触从算法到硬件的全链路测试，积累实战经验
- 视觉问题根因定位复杂，需要跨团队协作，沟通成本较大
缺点 / 挑战
- 需要适应车企快速迭代的节奏，可能面临高强度工作压力
- 岗位要求综合技能，既懂业务又懂代码，入门门槛较高
- 适合有车载测试或图像处理背景、热爱技术挑战、希望深入智能驾驶领域的工程师
角色解读
- 在智能座舱测试领域深耕，成为视觉测试专家，主导复杂测试方案设计
- 向测试开发方向进阶，打造自动化测试平台，推动测试效率革新
- 有机会转向质量管理或项目管理，管理测试团队和迭代流程
- 负责AVM全景环视、哨兵模式、DVR行车记录仪、Face ID人脸识别等视觉模块的测试开发，包括功能、性能、兼容性和极端场景测试
- 基于Python开发自动化测试脚本，覆盖图像拼接畸变、画面延时、录像存储、活体检测等核心痛点，提升测试效率
- 跟进线上和线下问题，定位BUG根因，联动算法、硬件、研发团队完成修复与回归验证
- 对标国标、行标及企业规范，确保影像质量、存储合规、人脸认证安全等指标符合要求
- 扎实的Python编程能力，熟悉主流自动化测试框架，能独立开发测试脚本
- 熟悉车载视觉业务，理解AVM、DVR、Face ID的工作原理和测试要点
- 了解车载系统架构（Android Automotive/Linux/QNX），熟悉摄像头成像原理、ISP和视频编码技术
- 熟练使用影像专项测试工具，具备问题定位和数据分析能力
申请策略
- 了解小米智能座舱产品的发布和市场反馈，展示对业务的兴趣
- 准备一个完整的测试项目案例，从需求分析到自动化落地
- 突出车载视觉模块测试经验，尤其是AVM、DVR、Face ID相关项目
- 强调Python自动化脚本开发能力，展示自动化框架搭建或脚本维护成果
- 描述问题定位和闭环处理案例，体现跨团队协作能力
- 如果熟悉OpenCV或图像质量检测，务必突出
- 学习AVM拼接算法原理、摄像头标定和ISP图像处理基础
- 熟悉Android Automotive/Linux/QNX系统下的测试方法
面试指南
- 先说明测试目标和场景，再讲具体方法和工具，最后总结发现的问题和改进建议
- 用STAR法则回答行为类问题：情境、任务、行动、结果
- 对于技术题，先回答基础理论，再结合实际项目经验展开
- 如何测试AVM全景环视的图像拼接效果？有哪些关键指标？
- 请描述一次通过自动化脚本发现并定位视觉BUG的经历
- 在Android Automotive系统上如何实现摄像头视频流的测试？
- 如何处理不同硬件配置下的兼容性测试？
- 如何确保DVR的存储合规和可靠性？
职位点评
71
综合评分
小米智能座舱测试岗，技术前沿，成长空间大，但工作弹性与WLB未知。
从薪资福利、成长空间、工作节奏和岗位方向综合评估，方便横向比较。
更适合这类人
适合追求技术成长、愿意在智能汽车领域深耕，能接受现场办公和快节奏的测试工程师。
表现最好
成长发展
相对薄弱
工作生活
薪资福利70
成长发展85
工作生活50
使命价值80
薪资福利
70中等
薪资未在JD中明确披露，但小米作为上市公司，整体薪酬和福利体系较完善，具有一定竞争力。
薪资信号未披露（AI估算：15K-25K/月）
成长发展
85较高
涉及智能座舱视觉前沿领域，技术栈包括Python、OpenCV、车载系统等，学习和发展空间大，适合追求技术成长的人。
技术前沿主流现代技术
技术栈Python、AVM、OpenCV、Android Automotive、Linux、QNX、H.264/H.265
业务类型ambiguous
工作生活
50较低
工作地点北京，仅现场办公，JD未提及弹性工作或WLB，汽车行业迭代节奏可能较快，生活便利度一般。
工作模式仅现场办公
办公地点未明确
加班情况未提及（无法判断）
使命价值
80较高
智能汽车行业高速增长，智能座舱是核心方向，岗位对提升出行安全和体验有积极意义，使命感和行业前景较好。
行业发展高速增长赛道
社会影响中性/一般
创新程度积极采用新技术
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