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1. 自动化测试框架建设:基于 Linux 环境,针对激光雷达智能制造及上位机控制软件,主导设计与开发高可靠的自动化测试框架;实现从底层通信模块到上层业务逻辑的全链路自动化验证。 2. 软硬件协同验证(HIL):深入理解雷达产线业务,搭建软硬件在环测试台架。编写测试脚本对接转台、工业相机及各类工控设备,确保软件系统在复杂硬件环境下的稳定协同与高效运行。 3. CI/CD流水线与效能工程:深度参与并主导研发效能的提升。基于 GitLab CI、Jenkins 等工具构建并维护自动化构建与测试流水线,将单元测试、集成测试无缝融入持续交付闭环。 4. 性能与极限边界探索:针对高并发数据采集、海量点云解析等高性能计算(HPC)场景,设计压力测试与稳定性压测方案,精准定位系统性能瓶颈与内存泄漏等深层次缺陷。 5. AI赋能质效探索:探索大模型与 AI 技术在测试领域的工程落地,如:基于 AI 的海量测试日志异常检测、自动化用例智能生成、缺陷根因辅助分析等,推动测试体系向“智能化”演进。 6. 质量体系与规范主导:深入参与软件架构设计评审,从可测试性(Testability)角度提供专业反馈;制定科学的质量卡点与评审规范,全方位护航系统高质量交付。
教育背景:2027届硕士及以上学历,计算机、软件工程、自动化、电子信息等相关专业。 编程基础:具备扎实的代码功底。精通 Python 作为主力自动化开发语言,熟练掌握 C/C++,能够独立完成测试工具与台架控制软件的开发。 系统与环境:熟悉 Linux 操作系统体系结构,熟练编写 Shell 脚本;具备独立排查系统级问题(如进程调度、网络异常)的基础能力。 硬件与通信:了解常见的工业控制通讯协议(如 TCP/UDP、串口 UART、SPI、CAN、Modbus 等),对软硬件交互与系统集成有浓厚兴趣。 工程思维:具备优秀的逻辑剖析与系统级思考能力,面对复杂的偶发性 Bug,能够抽丝剥茧追踪根因(Root Cause Analysis),而不仅停留在现象反馈。



