英伟达
Senior Software Engineer, Test Engineering
Senior Software Engineer, Test Engineering
发布于 3 小时前普通员工/个人贡献者
全职员工仅现场办公测试开发
测试开发
Adas
CI/CD
Llm
Vlm
仿真验证
自动化测试
自动驾驶
值不值得投
86综合评分
综合评分 86
顶尖AI巨头核心业务岗、技术栈极度前沿、薪资竞争力强，适合追求技术深度与行业影响力的资深工程师。
从薪资福利、成长发展、工作生活和使命价值四个维度综合评估，方便横向比较。
薪资怎么样
6万
比测试开发中位数高
发布情况
新岗位 · 今天发布
公司情况
这家公司招聘很活跃
约 220 个在招 · 其中测试开发 16 个
市场机会
选择面较广
北京 · 测试开发 · 约 170 个在招
职位详情
关于这个职位
该职位负责为英伟达自动驾驶辅助系统（NDAS）构建和扩展仿真与验证管道
你将参与数据挖掘、自动标注、基准测试、CI/CD基础设施建设以及AI辅助工作流，与机器学习和系统工程师紧密合作，评估复杂的自动驾驶系统
最低要求
计算机科学、电气工程、机器人学或相关技术领域的硕士或博士学位，或同等实践经验
年以上软件开发、测试、验证或质量工程方面的实际操作经验，最好在自动驾驶、汽车系统、机器人或其他安全关键领域
具备ADAS或自动驾驶系统的实际操作背景，涵盖仿真、基于回放的测试和基于模型的开发工作流
熟练掌握Python、C++和Shell的编程和脚本编写技能
熟悉现代软件测试实践，包括单元测试、集成测试、系统测试和端到端测试
具有设计或维护自动化测试、基准测试或CI/CD基础设施的经验
熟悉现代AI技术（包括LLM、VLM和AI代理），并有将其应用于工作流自动化、数据标注或工程生产力的实际经验
具备强大的分析、调试和解决问题的能力，能够跨多个工程学科有效工作
工作职责
测试用例工程：设计、整理和维护全面的测试套件，涵盖不同道路类型、环境条件和车辆交互中的系统需求、边缘场景和故障模式
工具和指标开发：架构和实现可扩展的评估工具和指标，以支持关键的系统测试、验证和发布决策
AI辅助数据管道：为ADAS功能构建真实数据集，并开发由LLM和VLM驱动的自动标注解决方案，以加速和扩展数据标注工作流
仿真与验证基础设施：开发和改进仿真、回放测试、基准测试和CI/CD管道，以实现高效、可重复和大规模的验证
流程扩展：创建和完善标准操作程序、标注指南和质量控制机制，使既定工作流能够在内部和外部标注团队中扩展
问题分流与解决：识别、复现和调试系统异常
与跨职能团队紧密合作，确定根本原因，推动及时解决，并验证软件修复
测试执行与分析：使用内部测试框架执行离线验证，分析大型复杂数据集，并生成包含可操作见解的报告，以指导系统改进
安全与合规：确保验证活动遵循适用的汽车安全标准、法规要求和行业最佳实践
优先资格
具有强烈的自动化思维，并有构建软件、平台或内部工具以显著提高工程效率和可扩展性的实际经验
具备数据科学方法、大规模数据分析和高级SQL的实际操作经验
具有直接开发或验证量产ADAS或自动驾驶功能的经验
在LLM/VLM/代理开发框架方面有深入了解
有分布式数据处理系统、大规模仿真基础设施或代理AI工作流的经验
AI 洞察
优缺点分析
优点
- 处于自动驾驶与AI大模型结合的最前沿，能接触大规模仿真和LLM/VLM应用等核心技术
- 平台技术栈先进，参与安全关键系统的验证，技术壁垒高，职业背书极强
- 与机器学习、软件开发和系统工程师跨学科协作，能全面提升系统性工程思维
- 自动驾驶系统复杂度高，边缘场景排查和偶发性系统异常的调试难度较大
- 技术迭代极快，需要持续学习最新的AI工具、仿真框架和汽车安全标准
- 具备扎实编程基础、对自动驾驶和AI技术有强烈热情，且喜欢解决复杂系统问题的资深测试开发或软件工程师
缺点 / 挑战
暂无明显挑战项
角色解读
- 可向测试架构师、自动驾驶系统验证专家或技术管理方向发展
- 在AI与自动驾驶交叉领域积累深厚经验，成为行业稀缺的复合型技术人才
- 设计和维护ADAS系统的测试用例和自动化测试框架，覆盖各类边缘场景和故障模式
- 开发基于LLM/VLM的自动标注工具和数据管道，加速大规模数据标注工作流
- 构建和优化仿真、回放测试及CI/CD基础设施，确保自动驾驶系统验证的高效与可重复性
- 精通Python、C++和Shell编程，具备扎实的软件开发与脚本编写能力
- 具备ADAS或自动驾驶系统的仿真与回放测试经验，熟悉基于模型的开发工作流
- 熟悉现代AI技术（LLM、VLM、AI Agent）及其在工程自动化和数据标注中的实际应用
申请策略
- 了解NVIDIA DRIVE平台和NDAS团队的具体业务方向，准备处理复杂系统Bug的实际案例
- 突出在ADAS/自动驾驶领域的仿真、回放测试及CI/CD基础设施建设经验
- 展示使用LLM/VLM进行数据标注或工作流自动化的实际项目成果及效率提升指标
- 强调Python/C++编程能力、大规模数据分析经验以及跨团队协作解决复杂Bug的能力
- 深入学习LLM/VLM在工程领域的应用（如Agent开发、自动化测试生成）
- 熟悉汽车功能安全标准（如ISO 26262）及主流自动驾驶仿真工具链
面试指南
- 采用STAR法则，重点突出“问题背景-技术方案-实施细节-量化结果”
- 在回答AI应用时，强调工程落地能力、 scalability和效率提升指标
- 在回答系统调试时，展现逻辑严密的排查思路
- 请描述你如何为ADAS系统设计覆盖边缘场景和故障模式的测试用例？
- 你是如何利用LLM/VLM优化数据标注流程的？遇到了哪些工程挑战？
- 在CI/CD和自动化测试基础设施建设中，你主导过最复杂的项目是什么？
- 如何定位和复现自动驾驶系统中的偶发性系统异常？请分享一个具体案例
- 复习自动驾驶系统架构、传感器融合及常见失效模式，了解NVIDIA在自动驾驶领域的最新技术布局
职位点评
薪资福利90
成长发展95
工作生活70
使命价值85
薪资福利
90较高
英伟达作为顶尖芯片与AI巨头，提供极具竞争力的薪资和丰厚的股票激励，整体薪酬福利在行业内处于顶尖水平。
薪资信号偏高 (4.5千–7.5万/月)
成长发展
95较高
岗位处于自动驾驶与AI大模型结合的最前沿，能深度参与大规模仿真、LLM/VLM应用等核心技术，技术成长空间极大。
技术前沿前沿/新兴技术
技术栈Python、C++、Shell、LLM、VLM、CI/CD、ADAS、Simulation
业务类型ambiguous
工作生活
70中等
外企通常注重工作生活平衡，但高级技术岗及自动驾驶领域的快节奏可能导致一定的工作压力，具体WLB情况需视团队而定。
工作模式未明确
办公地点未明确
加班情况未提及（无法判断）
使命价值
85较高
参与自动驾驶系统的验证与安全合规，致力于推动安全可靠的自动驾驶技术落地，具有较高的社会价值和行业使命感。
行业发展高速增长赛道
社会影响正向社会影响力较高
使命信号building reliable systems at scale、Safety and Compliance
创新程度开拓性创新（行业首创）
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