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更新于 7月11日
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智能座艙AI測試開發(fā)工程師 / 智能座艙測試算法工程師(上海汽車技術中心）

1.5-3萬
  • 上海嘉定區(qū)
  • 經(jīng)驗不限
  • 碩士
  • 全職
  • 招1人

職位描述

深度學習機器學習圖像算法汽車研發(fā)/制造計算機軟件人工智能
崗位目標 負責設計、開發(fā)和部署基于人工智能（特別是模式識別）的模型與算法，賦能智能座艙臺架自動化測試系統(tǒng)，實現(xiàn)對復雜座艙環(huán)境（如多路音頻源識別、圖像細微差異檢測、用戶交互意圖理解等）的智能感知、自動化判斷與高效測試。 核心職責
  1. AI模型開發(fā)與應用：
    • 針對智能座艙測試需求（如音頻分類、圖像識別、異常檢測等），獨立或主導進行機器學習/深度學習模型的選型、設計、訓練、調(diào)優(yōu)和驗證。
    • 構建高質(zhì)量數(shù)據(jù)集： 設計數(shù)據(jù)采集方案，處理、標注和增強用于模型訓練與測試的音頻（如人聲、音樂、導航提示音、環(huán)境噪音、收音機、報警音等）和圖像/視頻數(shù)據(jù)（如HMI界面元素、儀表盤狀態(tài)、駕駛場景模擬圖像、細微顯示差異等）。
    • 開發(fā)核心識別能力：
      • 音頻處理： 開發(fā)模型以識別和分類座艙內(nèi)的各種聲音源（如區(qū)分導航語音、藍牙音樂、FM收音機、乘客對話、系統(tǒng)提示音等），檢測音頻異常（如破音、雜音、音量突變）。
      • 計算機視覺： 開發(fā)模型以識別HMI界面元素狀態(tài)、儀表盤指示燈/讀數(shù)、屏幕顯示內(nèi)容（如導航地圖信息、媒體信息）、檢測圖像/視頻流的細微差異（如UI渲染錯誤、顏色偏差、文字錯位、畫面卡頓）、模擬駕駛員/乘客行為識別（如手勢、視線）。
    • 特征工程： 針對特定測試場景，設計和提取有效的多模模型
  2. 模型集成與測試自動化：
    • 將訓練好的模型無縫集成到現(xiàn)有的自動化測試框架和臺架系統(tǒng)中。
    • 開發(fā)自動化測試腳本/模塊： 利用模型輸出結果，編寫或增強自動化測試腳本，實現(xiàn)基于模型識別的自動化判斷、決策和結果驗證（例如：自動判斷當前播放的聲源是否正確；自動檢測UI界面是否符合預期；自動識別測試過程中的異常狀態(tài)）。
    • 設計基于模型的測試用例： 構思并實現(xiàn)利用模式識別能力的創(chuàng)新性自動化測試場景。
  3. 性能優(yōu)化與部署：
    • 優(yōu)化模型性能，滿足嵌入式環(huán)境或邊緣計算設備（可能在臺架中模擬）對實時性、計算資源和功耗的限制。
    • 負責模型的部署、監(jiān)控和維護，確保其在自動化測試環(huán)境中的穩(wěn)定性和可靠性。
    • 持續(xù)評估模型在測試中的表現(xiàn)，迭代優(yōu)化模型和算法。
  4. 協(xié)作與溝通：
    • 與測試工程師、軟件開發(fā)工程師、系統(tǒng)工程師緊密合作，理解測試需求，定義AI解決方案的技術可行性。
    • 清晰地向非技術背景的同事（如測試經(jīng)理、產(chǎn)品經(jīng)理）解釋模型能力、局限性和輸出結果。
任職要求 (硬性技能 - 核心)
  1. 教育背景： 計算機科學、人工智能、機器學習、模式識別、信號處理、電子工程、自動化或相關領域的碩士及以上學歷（優(yōu)秀本科生需具備非常突出的項目經(jīng)驗）。
  2. 編程能力： 精通 Python， 熟練使用 TensorFlow / PyTorch / Keras 等主流深度學習框架。
  3. AI/ML 基礎： 扎實的機器學習、深度學習理論基礎，熟練掌握常見的監(jiān)督學習、無監(jiān)督學習算法。
  4. 模式識別專長：
    • 音頻信號處理： 熟悉音頻特征提取（MFCC, Spectrogram等）、音頻分類、語音識別基礎、聲源分離等相關技術和庫（如Librosa, PyAudio）。
    • 計算機視覺： 熟悉圖像處理（OpenCV）、目標檢測、圖像分類、圖像分割、細粒度圖像識別、圖像差異檢測等相關技術和模型（CNN, R-CNN, YOLO, Segmentation Models等）。
  5. 軟件工程能力： 熟悉軟件開發(fā)生命周期，具備良好的代碼規(guī)范、版本控制(Git)和調(diào)試能力。熟悉Linux開發(fā)環(huán)境。
  6. 模型開發(fā)生命周期： 理解從數(shù)據(jù)準備、模型訓練、驗證評估到部署上線的完整流程。
任職要求 (優(yōu)先考慮 - 加分項)
  1. 測試領域經(jīng)驗： 有軟件測試、自動化測試經(jīng)驗，熟悉測試框架（如Robot Framework, Pytest, 或其他定制框架）和測試理念。
  2. 嵌入式/邊緣AI經(jīng)驗： 有模型輕量化、量化、剪枝經(jīng)驗，或有在嵌入式平臺/邊緣設備（如Jetson, Raspberry Pi）部署和優(yōu)化模型的經(jīng)驗。
  3. 智能座艙/汽車電子背景： 了解智能座艙系統(tǒng)架構、車載信息娛樂系統(tǒng)、車載音頻系統(tǒng)、ADAS相關視覺應用或汽車電子測試規(guī)范。
  4. 信號處理/時序分析： 對信號處理、時序數(shù)據(jù)分析有較深理解。
  5. 多模態(tài)融合： 有結合音頻和視覺等多模態(tài)信息進行建模分析的經(jīng)驗。
  6. 特定工具庫： 熟悉 Scikit-learn, Pandas, NumPy, OpenCV, Librosa 等數(shù)據(jù)處理和領域庫。
  7. 云平臺經(jīng)驗： 熟悉AWS SageMaker, Google AI Platform, Azure ML等云機器學習平臺的使用。
  8. C++/Java： 掌握 C++ 或 Java 有助于與底層系統(tǒng)或已有測試框架深度集成。

工作地點

上海市嘉定區(qū)園區(qū)路268號

職位發(fā)布者

李先生/人事經(jīng)理

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公司Logo上海合任電子科技有限公司
公司簡介：本公司以汽車行業(yè)前沿技術為導向，積極開展同專業(yè)院校、檢測機構及各大汽車生產(chǎn)廠家的業(yè)務合作。經(jīng)過十年如一日的不斷深耕，目前產(chǎn)品已基本覆蓋汽車及零部件測試領域的各類測試設備需求，并形成諸如“車身剛強度”、“門蓋耐久”、“EMC轉(zhuǎn)向”、“新能源電池”、“激光雷達”和“主被動安全測試”等方面的拳頭產(chǎn)品。主要客戶包括：上汽大眾，大眾安徽，上汽乘用車，蔚來汽車，吉利汽車，廣州本田以及全國各大檢測機構。目前工作地廠房面積3000+平方米，工廠人數(shù)約20人，辦公環(huán)境優(yōu)越。工作地點：上海市嘉定區(qū)園區(qū)路268號
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