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【2027届校招】自动驾驶系统测试工程师
【2027届校招】自动驾驶系统测试工程师
发布于 大约 15 小时前普通员工/个人贡献者
北京市 / 上海市
无经验要求
全职员工
仅现场办公
硕士
测试开发
Adb
Can/Lin
Canoe
Noa
实车测试
数据分析
测试用例
用户体验
自动驾驶
AI 估算 · 20k–32k
自动驾驶测试为热门方向，校招硕士起薪较高，地平线平台竞争力强，一线城市薪资水平。
职位详情
关于这个职位
该职位负责高阶智驾整车级系统测试，包括高速/城市/全场景NOA的功能验证与体验评估
你将参与实车测试策略制定、缺陷推动闭环，并与算法、产品团队紧密协作，确保自动驾驶系统安全可靠
适合对智能驾驶技术有热情、具备良好工程和数据分析能力的校招生
最低要求
汽车工程、电子信息、自动化、计算机科学、人工智能等相关专业硕士及以上学历
具备智能驾驶实车测试经验，熟悉NOA/城市NOA/端到端智驾系统
熟悉端到端智驾系统架构，具备感知-规划-控制全链路实车测试经验，了解端到端模型评测方法
有智驾系统在新车型上适配、标定、验证的经验，熟悉不同车型传感器配置与车辆动力学差异
熟悉使用实车调试工具（CANoe、Vehicle Spy、ADB）、数据采集设备（CAN/LIN/以太网）、示波器/信号分析仪
熟练使用可视化工具、python等进行数据分析、测试报告生成、可视化展示
具备用户思维，能够从真实驾驶场景评估人机交互、信任度、误用风险，有用户调研/可用性测试经验优先
持有C1及以上驾驶证，具备实际道路测试经验，具备封闭场地测试资质优先
工作职责
负责进行高阶智驾整车级系统测试，体验评估测试,建立自动驾驶系统的测试流程规范体系
根据产品需求文档（PRD）和功能规格，制定实车测试策略、测试计划与用例，覆盖功能场景、性能指标、安全边界、用户体验等维度
负责端到端智驾系统的实车功能测试，包括：高速NOA/城市NOA/全场景NOA功能测试
从终端用户实际驾驶场景出发，开展体验评估：驾驶舒适性、交互友好性、信任度建立、误用风险评估，输出用户体验视角版本评价报告
负责测试过程中缺陷的发现、记录、验证与推动闭环，与算法、系统、产品团队紧密协作，确保问题及时修复
负责国内主流评价体系的专项验证，辅助系统的迭代提升
根据项目需求,拟定实车全集测试方案，按需安排和管理系统级规模化路试
负责智驾系统在新车型/适配车型上的功能验证与调优，跨车型功能一致性对比，输出复制车型测试报告
AI 洞察
优缺点分析
优点
- 站在自动驾驶行业前沿，接触最先进的NOA和端到端技术
- 公司是行业头部上市企业，平台大，资源丰富，能参与完整项目流程
- 测试岗位涉猎广泛，可积累技术、产品、用户等多维度能力
- 实车测试可能需要频繁出差或户外工作，环境相对艰苦
- 自动驾驶系统复杂，测试问题定位和闭环需要较强逻辑能力和耐心
- 行业竞争激烈，需持续学习新技术，保持专业敏感度
- 适合对智能驾驶有浓厚兴趣、动手能力强、喜欢工程实践和现场工作的技术型人才
缺点 / 挑战
暂无明显挑战项
角色解读
- 从测试工程师向测试专家或系统测试负责人发展，主导复杂的测试方案设计
- 积累自动驾驶行业经验，可转向系统架构、产品经理或算法工程等方向
- 随着智能驾驶技术普及，成为行业稀缺的复合型测试人才，职业前景广阔
- 设计并执行实车测试方案，覆盖高速/城市/全场景NOA等功能的验证与体验评估
- 使用专业工具采集和分析测试数据，发现、记录并推动缺陷修复
- 跨部门协作，与算法、产品团队紧密配合，参与系统迭代和优化
- 进行新车型适配测试，确保智驾系统在不同车型上的一致性和稳定性
- 熟悉自动驾驶系统架构和NOA功能，具备实车测试经验
- 掌握CANoe、Python、数据分析工具，能进行测试数据处理和报告生成
- 具备用户思维，能从真实驾驶场景评估人机交互和舒适性
- 持有驾驶证，具备实际道路测试能力和安全意识
申请策略
- 关注地平线公司的产品和技术动态，了解其NOA方案特点
- 在面试中强调对用户体验和安全的重视，展示综合素养
- 突出自动驾驶相关项目或实习经历，尤其是实车测试、NOA功能验证等经验
- 强调熟练掌握CANoe、Python、ADB等工具，并展示具体的数据分析成果
- 如果有用户调研或可用性测试经验，重点体现，以匹配岗位要求
- 持有C1驾照、封闭场地资质等证书，务必在显眼位置列出
- 提前学习自动驾驶基础知识，如感知、规划、控制原理及端到端模型评测方法
- 熟悉常用测试工具和数据分析方法，练习用Python处理车载数据
面试指南
- 先明确测试目标和场景，再拆解功能指标，设计覆盖正常/边界/异常情况的用例
- 结合工具和数据，分析日志、复现步骤，用假设验证法逐步缩小问题范围
- 从用户视角出发，结合客观数据（如加速度、变道频率）和主观反馈进行综合评估
- 对比两种架构的测试重点和挑战，体现对系统原理的理解
- 如何设计一个城市NOA功能的实车测试用例？
- 在实车测试中遇到偶发Bug，你会如何排查和定位？
- 如何评估自动驾驶系统的驾驶舒适性和用户信任度？
- 简述端到端智驾系统与传统模块化系统的测试差异
职位点评
69
综合评分
自动驾驶头部企业校招测试岗，前沿技术栈，成长性强，但工作地点固定且可能涉及出差。
从起薪待遇、成长路径、工作节奏和岗位方向综合评估，方便比较职业起点。
更适合这类人
该职位最适合重视技术成长和行业前景、对自动驾驶有热情、能接受一定现场工作强度的求职者。
表现最好
成长发展
相对薄弱
工作生活
薪资福利60
成长发展85
工作生活45
使命价值80
薪资福利
60中等
职位薪资未在JD中明确，但公司为上市大厂，校招薪资在行业内具竞争力，福利待遇通常比较完善。
薪资信号未披露（AI估算：20K-32K/月）
成长发展
85较高
自动驾驶为技术前沿领域，该职位涉及系统级测试和端到端技术，能快速积累核心技术经验，成长空间大。
技术前沿前沿/新兴技术
技术栈自动驾驶、NOA、端到端、CANoe、Python
业务类型ambiguous
工作生活
45较低
仅现场办公，且实车测试可能涉及出差和户外环境，工作时间和地点灵活性较低，生活平衡一般。
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
自动驾驶技术有助于提升道路安全和社会效率，行业高速增长，工作具有较高的社会价值。
行业发展高速增长赛道
社会影响正向社会影响力较高
创新程度积极采用新技术
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