1. 负责辅助驾驶系统（ADAS/L2/L3）的实车场地测试执行，包括测试对接、用例设计、方案编制、测试准备、测试执行、数据分析、报告整理等； 2. 依据测试规范与场景库，设计并搭建场地测试环境（如障碍物布置、道路标线设置、天气模拟等），确保测试场景的准确性、重复性和一致性； 3. 执行实车测试任务，包括行车L3、CNOA、HNOA、CLCC等，主安AEB、FCW、LKA、LDW等，泊车APA，RPA等功能的专项测试，记录测试数据与功能表现； 4. 使用专业测试设备（如 RT、Dewsoft等）采集车辆状态数据（速度、加速度、转向角）及系统交互数据（传感器信号、决策指令）； 5. 分析测试结果，识别系统功能缺陷与性能瓶颈，编写测试报告并推动问题闭环，跟踪研发团队的优化方案验证； 6. 参与测试用例与场景库的迭代优化，结合行业标准及测评规范（如GBT 44461.1、CNCAP、IVISTA）及实际道路场景，补充高风险、高频率场景的场地测试覆盖； 7. 能够与算法团队、系统集成团队协作，反馈测试过程中的系统异常，协助定位问题根源，推动智驾系统的迭代升级。"

1. 专科及以上学历，车辆工程、自动化、电子信息工程等相关专业；特别优秀的专业技能人员可适当降低学历要求（例如赛车手等）； 2. 3 年以上汽车行业实车测试经验，有辅助驾驶 / 自动驾驶系统测试经验者优先； 3. 了解辅助驾驶核心功能（CNOA/HNOA/AEB/ACC/LCC/APA 等）的工作原理，了解常见的相关标准和测评规范； 4. 掌握实车测试流程与方法，能独立编写测试用例、执行测试并输出报告； 5. 熟悉测试设备的使用（如 VBOX、RT3000 等高精度定位设备和/或Vector 工具链等），具备基础数据处理与分析能力； 6. 持有 C1 及以上驾驶证，驾驶技术熟练，能适应长时间场地驾驶测试； 7. 具备良好的沟通协调能力与问题解决能力，能承受一定强度的户外测试工作（适应不同天气条件）。 1. 有新能源汽车或智能网联汽车实车测试经验，熟悉 CAN 总线、车载以太网等车载通信协议； 2. 了解传感器（摄像头、毫米波雷达、激光雷达）的工作原理及测试方法； 3. 具备 Python 或 MATLAB 编程基础，能进行简单的测试数据自动化分析者； 4. 参与过辅助驾驶系统量产项目测试，有场地测试方案设计经验者； 5. 持有专业第三方测试场场地驾照者；"