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1、負(fù)責(zé)座艙域測試自動化業(yè)務(wù)需求的對接；
2、負(fù)責(zé)座艙域測試自動化工具鏈的整體規(guī)劃與設(shè)計(jì)；
3、負(fù)責(zé)座艙域圖像識別/判定算法模型/工具的訓(xùn)練與開發(fā)；
4、負(fù)責(zé)座艙域語音識別/判定算法模型/工具的訓(xùn)練與開發(fā)；
5、負(fù)責(zé)多模態(tài)模型在座艙域測試的落地應(yīng)用與優(yōu)化；
6、負(fù)責(zé)Monkey類探索性測試工具在座艙域測試的落地應(yīng)用與優(yōu)化；
7、負(fù)責(zé)座艙域測試設(shè)備的集成；
8、負(fù)責(zé)測試APP的開發(fā)工作。
崗位需求：

一、基礎(chǔ)要求
1、學(xué)歷：本科及以上，計(jì)算機(jī)、車輛工程、電子信息、自動化、數(shù)學(xué)、人工智能等相關(guān)專業(yè)；
2、工作年限：≥3 年測試自動化/開發(fā)經(jīng)驗(yàn)，有完整項(xiàng)目量產(chǎn)交付經(jīng)歷；
3、代碼能力：精通 Python/C++/Java 任一語言，可獨(dú)立交付 ≥5k 行工具/算法量產(chǎn)代碼；熟悉 Git、CI/CD、Docker等；
4、語言：CET-4。
二、專業(yè)要求（需滿足至少一項(xiàng)，滿足2項(xiàng)及以上者優(yōu)先）
1、圖像：掌握 CNN/Transformer、YOLOv8、OpenCV、PyTorch/TensorRT，有實(shí)際 UI缺陷檢測項(xiàng)目落地；
2、語音：掌握 Kaldi/WeNet/Whisper 等流程，具備 MFCC、CTC/Attention、VAD、降噪、喚醒詞訓(xùn)練調(diào)優(yōu)經(jīng)驗(yàn)；
3、多模態(tài)：理解 CLIP、BLIP、Visual-BERT 等跨模態(tài)模型微調(diào)及量化部署。
4、Monkey/探索性測試：應(yīng)用/改造過 Android Monkey、FastBot或自研隨機(jī)模型，具備狀態(tài)機(jī)、覆蓋率引導(dǎo)、強(qiáng)化學(xué)習(xí)經(jīng)驗(yàn)。
5、APP開發(fā)：獨(dú)立開發(fā)過車載/移動端應(yīng)用，具備 Flutter/React Native/安卓原生開發(fā)經(jīng)驗(yàn)，熟悉 Android Automotive、QNX、Linux 多屏座艙架構(gòu)，熟悉 CAN/LIN/Ethernet 診斷及日志抓取。