锦鲤求职岗位描述
岗位职责
1. 真实世界仿真场景搭建：在 WellDeepSim 中基于点云、OSM 地图与 UE 仿真美术地图复现真实场地，摆放静态障碍物、配置动态障碍物（定时触发 / 范围触发，触发区域需闭环）与天气，并把场景配置落库以便复用与再次编辑。
2. 测试用例与单车配置：按场地与车型创建单元测试用例——选取地图、配置单车（车型 + 感知 calibration 传感器外参），规划主车路径（起始点模式 / 固定路径模式），完善测试指标配置。
3. 仿真任务与诊断包准备：从用例导出 task.json；准备并校验诊断包（车型包 + 传感器配置 + 导航任务），核对组包版本、dcu1 目录、calibration / vehicle_type / ads-welldrive-profile 三个 profile 与 OSM 地图版本的三方对齐（地图、任务、ads 文件任一不同步任务就起不来）；用脚本生成导航任务并校验任务起点与路径首点位姿的一致性。
4. 集成回归与批量触发：为诊断包打标签进入回归任务队列，通过接口触发集成回归 / 数据采集任务，实现批量调度、并发执行与结果自动收集（与 DevOps/CI 集成）。
5. 仿真结果分析与归因：解析仿真结论（成功 2 类、失败 5 类、异常终止 17 类，共 24 种终止原因），把失败归入「算法缺陷 / 场景与用例设计问题 / 仿真器自身误差 / 诊断包与地图版本问题」四类之一，输出可复现的最小用例与证据链（终止原因、报错字段、代码位置、时间戳、版本）；并核对第三人称视角视频、QViz 点云俯视视频，以及平行模式（横向 / 角度偏差）与 Cut-in / Cut-out 变道等专项判据。
6. 数据回灌与场景泛化：把现场诊断包经数据回灌转成单元用例项目，回放雷达/相机数据，通过增删动态 / 静态障碍物完成场景泛化测试。
7. 工具与平台开发：用 Python 开发批量任务生成与校验脚本、结果解析与质量看板，把人工点检变成可重复的自动化流程；参与平台新功能验证与使用文档沉淀。
岗位要求
1. 专业背景（满足其一即可；本科大三/大四、硕士在读优先）
专业方向
在本岗位的主要发挥
车辆工程 / 智能车辆工程 / 机械电子
车辆运动学与动力学、路径与轨迹（起始点/固定路径）、平行模式与变道场景理解
计算机科学与技术 / 软件工程 / 人工智能
Python 脚本与接口开发、仿真引擎与工具链理解、批量任务与结果流水线
机器人工程 / 模式识别
感知评测、动态障碍物与对手车行为、仿真与实车一致性分析
2. 硬技能
- 熟练使用 Python 写工程化代码（函数/类/异常/日志，requests 调接口、JSON/YAML 解析），了解 pytest 等测试框架，能独立完成 300 行以上的小工具；
- 具备 Linux 基本操作能力（命令行、Shell 脚本、进程与日志排查），会用 Git 做分支协作；
- 能读懂并校验配置文件与任务文件（task.json、profile.yaml、诊断包目录结构、地图版本号），会用 pandas/numpy 做数据处理；
- 具备基本的几何与坐标系概念（位姿 x/y/theta、横向与角度偏差），能据此写校验与判定逻辑；
- 了解 Docker 基本用法，能在容器内起服务、看日志、复现问题（不强求写 Dockerfile）；
- 了解任一 3D 仿真/游戏引擎的基本概念（CARLA / Unreal Engine / Unity），不要求会做美术资源。
3. 软素质
- 细致：仿真跑不起来的大多数原因不是算法，而是版本或配置没对齐（地图版本、诊断包 profile、任务起点与车辆初始坐标）——能老老实实按 checklist 逐项核对，而不是先怀疑算法；
- 先分类再下结论：例如「仿真车原地不动」既可能是没收到控制信号，也可能是任务起点与车辆初始化坐标不一致；要能区分现象与根因；
- 结论表述清楚，能区分「已实测」与「推测」，不夸大未验证的结论；
- 主动性强，能自己找数据、找文档、找人把问题问清楚。
三、加分项（非硬性，满足任一即可在简历中标注）
- 用过或了解 CARLA、AirSim、SUMO、VTD、CarMaker、PreScan、51Sim 等仿真工具（我们的仿真环境基于 CARLA + UE 构建）；
- 接触过 Unreal Engine / Unity：场景编辑、fbx 与材质制作预制体、打 AB 包等美术资源流程；
- 有 点云 / OSM 地图 处理经验（PCL、Open3D、点云可视化、路网编辑）；
- 了解 ROS / ROS2 / CyberRT，或有 MQTT 使用经验（理解 QoS、retained，能从消息日志复刻测试任务）；
- 做过 接口自动化与批量调度（requests、Jenkins / GitLab CI、Allure 报告）；
- 做过 数据平台 / 可视化看板（Grafana、Vue/React）；
- 了解 功能安全 / SOTIF（ISO 26262、ISO 21448） 基础概念；
- 有数学建模、机器人、无人车竞赛经历（中国大学生无人驾驶方程式、RoboMaster 等）；
- 有论文、专利、开源项目（仿真、测试工具、数据处理方向）。