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即日起 至 2027-01-17

NIO蔚来

上海

上海市/上海市/嘉定区 安晓路51号

本科

每周5天，每天3小时

职责描述：
1. 视频/图像 AI 识别能力开发：面向电性能测试场景，完成指示灯、屏幕显示、仪表读数、状态灯组等目标的检测与状态分类——模型选型（YOLO 系列等）、数据采集与标注、训练/微调、评估迭代（OpenCV + PyTorch）；
2. 试验数据采集开发：开发多源数据采集链路，包括传感器/设备模拟量采集（DAQ、串口、TCP/UDP、Modbus 等）、CAN/CAN FD 总线数据采集与报文解析（DBC 解析、信号解码、时间同步），确保采集结果的完整性与时间戳对齐；
3. 感知—数据比对闭环：将视觉识别结果与采集数据（CAN 信号、传感器数值、设备状态）做自动比对与一致性判定，形成"识别→取数→比对→判定→输出"的闭环，支撑测试结果自动生成与异常告警；
4. 基座框架服务化：搭建统一的视频接入（RTSP/IPC/USB）、抽帧、推理、比对、告警、结果存储管线，支持多路视频并发与新场景配置化接入（Python/FastAPI）；
5. 部署与性能优化：模型导出与部署（ONNX/TensorRT），GPU 服务器/边缘设备（Jetson 等）上的实时性与资源优化；
6. 场景落地与沉淀：与测试工程师协作把能力落地到具体试验室场景，输出接口文档、场景接入指南与评估报告。
任职要求：
1. 计算机、自动化、电子信息、车辆工程、软件工程等相关专业在读；
2. Python 功底扎实，熟悉 Git、Linux 与基本工程实践；
3. 计算机视觉：熟悉 OpenCV 图像处理与 PyTorch；熟悉至少一种目标检测算法（YOLO 系列优先），有训练/微调模型的实操经验；
4. CAN 通讯经验：理解 CAN/CAN FD 帧结构，能使用 python-can / CANoe / PCAN 等工具完成报文收发与 DBC 信号解析；
5. 网络通讯基础：理解 TCP/UDP、以太网通信原理，能进行 Socket 编程与 RTSP 等视频流接入；
6. 数据采集开发经验：有串口/DAQ/Modbus/传感器等任一种数据采集程序的开发经历，理解采样率、时间戳、数据对齐等基本概念；
7. 学习能力强、能独立拆解问题并主动沟通，对"把 AI 用在真实测试场景"有热情。
五、加分项
- 有车载网络经验：车载以太网、TSN、LIN，或 CANoe/CAPL 二次开发；
- 有实时视频流分析项目经验（多路视频、低延迟管线、视频与数据同步）；
- 有模型部署经验（ONNX/TensorRT/Triton）或边缘设备部署经验；
- 了解 VLM/多模态大模型（用视觉大模型辅助识别、报告生成）；
- 有 LabVIEW/测试测量背景，或了解汽车电性能测试（灯组、Efuse、电源通道状态）；
- 有 MLOps 基础（数据闭环、模型版本管理、自动再训练）；
- 有全栈能力，能为基座做简单可视化看板。