{
    "schema_version": "via_ai_product_manager_jobs_v1",
    "data_type": "ai_product_manager_jobs",
    "job": {
        "job_title": "智能座舱-视觉AVM算法调试(测试)工程师",
        "job_level": "未披露",AI生成
        "work_category": "全职",AI生成
        "department": "未披露",
        "location": "北京",
        "work_mode": "未披露",AI生成
        "job_category": "算法研发"AI生成
    },
    "company": {
        "company_name": "小米集团",
        "company_industry": "消费电子 / 智能制造 / 物联网",
        "company_size": "10000人以上",
        "company_website": "xiaomi.com",
        "company_description": "小米是一家消费电子和智能制造企业，以智能手机、智能硬件和物联网平台为核心。"
    },
    "compensation": {
        "salary_range": {
            "min": "",
            "max": "",
            "currency": "未披露",
            "cycle": "未披露"
        },
        "benefits": "未披露"
    },
    "requirements": {
        "working_years": "",
        "degree": "本科及以上学历",
        "language": "未披露",AI生成
        "visa_support": "未披露",
        "responsibilities": "1、整体的AVM效果调试工作，配合产品、研发做调优试验，保证算法的最优实车效果，AVM的标准化验收测试，针对AVM相关算法指标，完善相关测试指标，进行可量化的标准化测试报告输出，AVM的整体功能链路测试，保证AVM整体功能的稳定性和效果的一致性。\n2、负责智能座舱视觉系统全流程测试开发工作，核心覆盖AVM全景环视、车辆哨兵模式、DVR行车记录仪、Face ID车载人脸识别四大核心模块，统筹模块的功能测试、专项性能测试、兼容性测试、极端场景测试及自动化测试落地工作。\n3、基于Python开发、迭代座舱视觉模块自动化测试脚本，针对AVM图像拼接畸变、画面延时、哨兵全天候录像监控、异常录制触发、DVR视频编码存储、循环覆盖、紧急锁存、Face ID识别准确率、活体检测、多场景适配等核心痛点，实现自动化测试全覆盖，持续提升测试效率与版本迭代质量。\n4、负责线上、线下问题闭环跟进，精准定位视觉类BUG根因，涵盖软件适配、算法缺陷、硬件成像、系统兼容性等问题，联动算法、硬件、研发团队完成问题修复、回归验证，形成完整的问题复盘及优化沉淀。\n5、对标车载行业国标、行标及企业自研规范，保障DVR存储合规、人脸认证安全、影像成像质量等核心指标合规，适配不同车型、不同硬件配置的版本迭代测试工作。\n6、熟悉车载软件开发测试流程、BUG管理规范，具备独立负责视觉核心模块全流程测试迭代的能力，适配车企快速迭代的工作节奏。",
        "requirements_text": "1、本科及以上学历，计算机、软件工程、电子信息、自动化等相关专业，1-3年主机厂、车载Tier1智能座舱视觉模块测试开发工作经验，有完整车型量产迭代项目经验者优先。\n2、精通智能座舱视觉核心业务，熟练掌握AVM全景影像、哨兵监控、DVR行车记录仪、Face ID人脸认证的工作原理、业务逻辑、测试要点及行业常见问题，熟悉车载影像完整工作链路。\n3、具备扎实的测试开发能力，熟练使用Python，掌握主流自动化测试框架，能够独立完成车载视觉场景自动化脚本开发、调试与迭代优化。\n4、熟悉车载系统架构（Android Automotive/Linux/QNX），了解摄像头成像原理、ISP图像处理、H.264/H.265视频编码、车载存储机制等核心专业知识。\n5、熟练使用影像专项测试工具，可独立完成画面畸变、清晰度、帧率、延时、色彩还原、识别准确率、存储稳定性等专项测试，具备较强的问题挖掘和根因定位能力。\n6、熟悉车载软件开发测试流程、BUG管理规范，具备独立负责视觉核心模块全流程测试迭代的能力，适配车企快速迭代的工作节奏。\n\n优先加分项\n1、有AVM拼接算法优化测试、哨兵驻车监控策略测试、DVR合规性测试、Face ID活体防攻击、暗光/逆光复杂场景测试经验；\n2、熟悉OpenCV视觉图像处理，可实现图像质量自动化检测，具备测试工具二次开发、自动化平台搭建经验；\n3、了解车载影像相关国标法规，有座舱视觉功能量产合规测试经验。",
        "skills": [AI生成
            "Python",
            "Linux",
            "自动化测试",
            "测试开发",
            "系统架构"
        ],
        "preferred_qualifications": "1、本科及以上学历，计算机、软件工程、电子信息、自动化等相关专业，1-3年主机厂、车载Tier1智能座舱视觉模块测试开发工作经验，有完整车型量产迭代项目经验者优先；优先加分项",
        "job_highlights": "未披露"
    },
    "contact": {
        "recruiter_name": "未披露",
        "contact_methods": [
            {
                "type": "apply_link",
                "value": "https://xiaomi.jobs.f.mioffice.cn/index/m/position/7669982965136853290/detail"
            }
        ]
    },
    "posting": {
        "posting_id": "7669982965136853290",
        "post_date": "2026-08-04",
        "hire_time": "未披露",
        "update_date": "20260917",
        "job_url": "https://xiaomi.jobs.f.mioffice.cn/index/m/position/7669982965136853290/detail"
    },
    "fulltext": "智能座舱-视觉AVM算法调试(测试)工程师\n职位描述\n1、整体的AVM效果调试工作，配合产品、研发做调优试验，保证算法的最优实车效果，AVM的标准化验收测试，针对AVM相关算法指标，完善相关测试指标，进行可量化的标准化测试报告输出，AVM的整体功能链路测试，保证AVM整体功能的稳定性和效果的一致性。\n2、负责智能座舱视觉系统全流程测试开发工作，核心覆盖AVM全景环视、车辆哨兵模式、DVR行车记录仪、Face ID车载人脸识别四大核心模块，统筹模块的功能测试、专项性能测试、兼容性测试、极端场景测试及自动化测试落地工作。\n3、基于Python开发、迭代座舱视觉模块自动化测试脚本，针对AVM图像拼接畸变、画面延时、哨兵全天候录像监控、异常录制触发、DVR视频编码存储、循环覆盖、紧急锁存、Face ID识别准确率、活体检测、多场景适配等核心痛点，实现自动化测试全覆盖，持续提升测试效率与版本迭代质量。\n4、负责线上、线下问题闭环跟进，精准定位视觉类BUG根因，涵盖软件适配、算法缺陷、硬件成像、系统兼容性等问题，联动算法、硬件、研发团队完成问题修复、回归验证，形成完整的问题复盘及优化沉淀。\n5、对标车载行业国标、行标及企业自研规范，保障DVR存储合规、人脸认证安全、影像成像质量等核心指标合规，适配不同车型、不同硬件配置的版本迭代测试工作。\n6、熟悉车载软件开发测试流程、BUG管理规范，具备独立负责视觉核心模块全流程测试迭代的能力，适配车企快速迭代的工作节奏。\n\n职位要求\n1、本科及以上学历，计算机、软件工程、电子信息、自动化等相关专业，1-3年主机厂、车载Tier1智能座舱视觉模块测试开发工作经验，有完整车型量产迭代项目经验者优先。\n2、精通智能座舱视觉核心业务，熟练掌握AVM全景影像、哨兵监控、DVR行车记录仪、Face ID人脸认证的工作原理、业务逻辑、测试要点及行业常见问题，熟悉车载影像完整工作链路。\n3、具备扎实的测试开发能力，熟练使用Python，掌握主流自动化测试框架，能够独立完成车载视觉场景自动化脚本开发、调试与迭代优化。\n4、熟悉车载系统架构（Android Automotive/Linux/QNX），了解摄像头成像原理、ISP图像处理、H.264/H.265视频编码、车载存储机制等核心专业知识。\n5、熟练使用影像专项测试工具，可独立完成画面畸变、清晰度、帧率、延时、色彩还原、识别准确率、存储稳定性等专项测试，具备较强的问题挖掘和根因定位能力。\n6、熟悉车载软件开发测试流程、BUG管理规范，具备独立负责视觉核心模块全流程测试迭代的能力，适配车企快速迭代的工作节奏。\n\n优先加分项\n1、有AVM拼接算法优化测试、哨兵驻车监控策略测试、DVR合规性测试、Face ID活体防攻击、暗光/逆光复杂场景测试经验；\n2、熟悉OpenCV视觉图像处理，可实现图像质量自动化检测，具备测试工具二次开发、自动化平台搭建经验；\n3、了解车载影像相关国标法规，有座舱视觉功能量产合规测试经验。\n1、整体的AVM效果调试工作，配合产品、研发做调优试验，保证算法的最优实车效果，AVM的标准化验收测试，针对AVM相关算法指标，完善相关测试指标，进行可量化的标准化测试报告输出，AVM的整体功能链路测试，保证AVM整体功能的稳定性和效果的一致性。\n2、负责智能座舱视觉系统全流程测试开发工作，核心覆盖AVM全景环视、车辆哨兵模式、DVR行车记录仪、Face ID车载人脸识别四大核心模块，统筹模块的功能测试、专项性能测试、兼容性测试、极端场景测试及自动化测试落地工作。\n3、基于Python开发、迭代座舱视觉模块自动化测试脚本，针对AVM图像拼接畸变、画面延时、哨兵全天候录像监控、异常录制触发、DVR视频编码存储、循环覆盖、紧急锁存、Face ID识别准确率、活体检测、多场景适配等核心痛点，实现自动化测试全覆盖，持续提升测试效率与版本迭代质量。\n4、负责线上、线下问题闭环跟进，精准定位视觉类BUG根因，涵盖软件适配、算法缺陷、硬件成像、系统兼容性等问题，联动算法、硬件、研发团队完成问题修复、回归验证，形成完整的问题复盘及优化沉淀。\n5、对标车载行业国标、行标及企业自研规范，保障DVR存储合规、人脸认证安全、影像成像质量等核心指标合规，适配不同车型、不同硬件配置的版本迭代测试工作。\n6、熟悉车载软件开发测试流程、BUG管理规范，具备独立负责视觉核心模块全流程测试迭代的能力，适配车企快速迭代的工作节奏。\n1、本科及以上学历，计算机、软件工程、电子信息、自动化等相关专业，1-3年主机厂、车载Tier1智能座舱视觉模块测试开发工作经验，有完整车型量产迭代项目经验者优先。\n2、精通智能座舱视觉核心业务，熟练掌握AVM全景影像、哨兵监控、DVR行车记录仪、Face ID人脸认证的工作原理、业务逻辑、测试要点及行业常见问题，熟悉车载影像完整工作链路。\n3、具备扎实的测试开发能力，熟练使用Python，掌握主流自动化测试框架，能够独立完成车载视觉场景自动化脚本开发、调试与迭代优化。\n4、熟悉车载系统架构（Android Automotive/Linux/QNX），了解摄像头成像原理、ISP图像处理、H.264/H.265视频编码、车载存储机制等核心专业知识。\n5、熟练使用影像专项测试工具，可独立完成画面畸变、清晰度、帧率、延时、色彩还原、识别准确率、存储稳定性等专项测试，具备较强的问题挖掘和根因定位能力。\n6、熟悉车载软件开发测试流程、BUG管理规范，具备独立负责视觉核心模块全流程测试迭代的能力，适配车企快速迭代的工作节奏。\n\n优先加分项\n1、有AVM拼接算法优化测试、哨兵驻车监控策略测试、DVR合规性测试、Face ID活体防攻击、暗光/逆光复杂场景测试经验；\n2、熟悉OpenCV视觉图像处理，可实现图像质量自动化检测，具备测试工具二次开发、自动化平台搭建经验；\n3、了解车载影像相关国标法规，有座舱视觉功能量产合规测试经验。",
    "standard_classification": {
        "std_category_code": "T022",
        "std_aux_codes": [],
        "std_category_status": null,
        "std_taxonomy_version": "20261104"
    }
}