1、负责基于智能驾驶系统需求，设计数据回灌测试方案和用例。协助维护和更新问题场景库，对缺陷案例进行分类和打标； 2、独立执行历史路采数据的回灌测试，复现感知、决策等算法的失效场景。操作自动化脚本（Python/Shell），完成从数据注入、算法运行到结果记录的全流程； 3、解析回灌输出的数据（如CAN信号、感知目标列表），使用Pandas等工具统计关键指标（如召回率、误检率），并输出简明的缺陷报告； 4、操作和维护Linux测试环境（Ubuntu/docker），部署算法镜像，监控资源占用。配置和维护数据回灌工具链（如ROS Bag解析、场景重构），确保测试数据流畅通； 5、对比不同算法版本的测试结果，验证问题修复的有效性。参与功能点检流程，推动测试中发现的问题得到有效解决和闭环； 6、开发或优化Python测试脚本，提升数据回灌和结果分析的自动化水平与效率；

1、大学及以上学历，计算机科学、车辆工程、自动化、电子信息等相关专业背景； 2、具备7年以上自动驾驶或ADAS测试经验，有独立执行数据回灌测试的经验，熟悉数据闭环流程者优先； 3、熟悉Python进行数据分析和脚本开发（Pandas/Matplotlib），熟练使用Linux操作系统及常用命令，了解数据回灌工具链（如ROS Bag解析、docker容器化部署）； 4、熟悉自动驾驶基本功能（如AEB、LKA）和典型场景（如跟车、变道）。了解ADAS传感器（摄像头、雷达等）基本原理和数据融合概念； 5、具备较强的问题分析和解决能力，能够通过测试数据定位到具体的算法模块缺陷，并推动问题闭环； 6、具备良好的团队合作精神和沟通能力，能积极与算法开发、系统集成等团队协作，共同解决技术问题。