The posting
- 参与构建基于 AI 的研发流程框架:探索将需求文档输入 AI,由 AI Agent 辅助完成代码生成、测试用例生成、自动化测试与结果分析的开发测试闭环,沉淀可复用的 Prompt、流程与工具链
- 在导师指导下,参与 OEM 客户(长城、理想、长安等)诊断/通信需求规范的解读与梳理,运用 AI 工具辅助完成需求分解与初步分析
- 协助整理 UDS 诊断需求(诊断服务、DID、RID、DTC 等),建立软件需求与追溯矩阵,提升需求的清晰度与可追溯性
- 配合团队完成 ECU 系统/软件相关的技术调研与资料归纳(诊断协议、车载网络、AUTOSAR 等)
- 在读硕士研究生,车辆工程、电子信息、自动化、测控、通信、信息安全等相关专业优先
- 有 AI 编程助手 / AI Agent(如 Claude Code、Cursor、GitHub Copilot 等)的实际使用经验,能用结构化 Prompt 驱动 AI 完成工程任务;有搭建 AI 自动化工作流经验者优先
- 对汽车电子与嵌入式软件有基本了解或强烈学习意愿,愿意学习诊断(UDS/ISO 14229、OBD)、车载网络(CAN/车载以太网)、汽车信息安全等方向
- 具备良好的逻辑思维与技术文档表达能力
- 实习期稳定,每周可保证 5 天出勤,3 个月起
加分项(非必需) * 有嵌入式/单片机/C 语言项目经验,或参加过智能车竞赛、电子设计竞赛 * 了解 AUTOSAR 架构,或接触过 CANoe、CANalyzer 等车载工具链 * 有自己折腾过 AI 工作流/脚本自动化/提效工具的实践(个人项目即可)



