主分类：AI模型评测工程
来源 JD 数据（旧分类保留，当前主分类见上方）
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"data_type": "ai_product_manager_jobs",
"job": {
"job_title": "仿真评测开发工程师",
"job_level": "未披露",AI生成
"work_category": "全职",AI生成
"department": "未披露",
"location": "北京、上海",
"work_mode": "未披露",AI生成
"job_category": "软件研发"AI生成
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"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。"
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"compensation": {
"salary_range": {
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"currency": "未披露",
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"benefits": "未披露"
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"requirements": {
"working_years": "",
"degree": "未披露",
"language": "未披露",AI生成
"visa_support": "未披露",
"responsibilities": "1. 搭建模型及功能仿真评测体系，开发功能及模型评测指标，服务于模型数据闭环\n2. 设计开发迭代开环/闭环仿真指标，提升仿真指标置信度。\n3. 根据自动驾驶算法的功能需求与评测方案，使用 Python /C++开发自动化评测指标、可视化分析模块及数据处理工具，提升评测效率与准确性；\n4. 构建并维护面向复杂交通场景的仿真评测集，结合真实路测数据与典型工况设计测试用例；\n5. 分析自动驾驶系统在各类仿真场景下的行为表现，验证评测指标集的有效性，评估其在不同工况下的覆盖率与稳定性，并持续优化评测体系；\n6. 输出高质量的评测报告，为自动驾驶算法迭代提供数据支撑与发版依据；",
"requirements_text": "- 计算机科学、人工智能、车辆工程或相关专业；\n- 熟悉logsim和worldsim仿真体系\n- 具备良好的沟通能力和团队合作精神，能快速理解业务需求并转化为代码实现。\n- 具备扎实的 Python 编程能力，有良好的代码规范意识，熟练掌握pandas、numpy、matplotlib、PyQt5等第三方库；\n- 熟悉常用数据结构与算法，能够高效实现复杂的评测逻辑；\n- 熟悉 Linux 操作系统，掌握 Shell/Bash 脚本编写；\n- 了解 CI/CD 流水线配置（如 Jenkins、GitLab CI）优先；\n- 有数据库使用经验（MySQL、MongoDB 等）优先；\n- 熟悉自动驾驶感知、规划、控制等核心模块的基本原理优先。\n- 具备开环/闭环评测经验者优先\n- 具备模型闭环迭代优化经验者优先",
"skills": [AI生成
"Python",
"MySQL",
"MongoDB",
"Linux",
"数据结构",
"数据库",
"团队协作",
"沟通能力"
],
"preferred_qualifications": "了解 CI/CD 流水线配置（如 Jenkins、GitLab CI）优先；有数据库使用经验（MySQL、MongoDB 等）优先；熟悉自动驾驶感知、规划、控制等核心模块的基本原理优先；具备开环/闭环评测经验者优先；具备模型闭环迭代优化经验者优先",
"job_highlights": "未披露"
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"posting": {
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"post_date": "2026-08-12",
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"job_url": "https://xiaomi.jobs.f.mioffice.cn/index/m/position/7673038256796649747/detail"
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"fulltext": "仿真评测开发工程师\n职位描述\n1. 搭建模型及功能仿真评测体系，开发功能及模型评测指标，服务于模型数据闭环\n2. 设计开发迭代开环/闭环仿真指标，提升仿真指标置信度。\n3. 根据自动驾驶算法的功能需求与评测方案，使用 Python /C++开发自动化评测指标、可视化分析模块及数据处理工具，提升评测效率与准确性；\n4. 构建并维护面向复杂交通场景的仿真评测集，结合真实路测数据与典型工况设计测试用例；\n5. 分析自动驾驶系统在各类仿真场景下的行为表现，验证评测指标集的有效性，评估其在不同工况下的覆盖率与稳定性，并持续优化评测体系；\n6. 输出高质量的评测报告，为自动驾驶算法迭代提供数据支撑与发版依据；\n\n职位要求\n- 计算机科学、人工智能、车辆工程或相关专业；\n- 熟悉logsim和worldsim仿真体系\n- 具备良好的沟通能力和团队合作精神，能快速理解业务需求并转化为代码实现。\n- 具备扎实的 Python 编程能力，有良好的代码规范意识，熟练掌握pandas、numpy、matplotlib、PyQt5等第三方库；\n- 熟悉常用数据结构与算法，能够高效实现复杂的评测逻辑；\n- 熟悉 Linux 操作系统，掌握 Shell/Bash 脚本编写；\n- 了解 CI/CD 流水线配置（如 Jenkins、GitLab CI）优先；\n- 有数据库使用经验（MySQL、MongoDB 等）优先；\n- 熟悉自动驾驶感知、规划、控制等核心模块的基本原理优先。\n- 具备开环/闭环评测经验者优先\n- 具备模型闭环迭代优化经验者优先\n1. 搭建模型及功能仿真评测体系，开发功能及模型评测指标，服务于模型数据闭环\n2. 设计开发迭代开环/闭环仿真指标，提升仿真指标置信度。\n3. 根据自动驾驶算法的功能需求与评测方案，使用 Python /C++开发自动化评测指标、可视化分析模块及数据处理工具，提升评测效率与准确性；\n4. 构建并维护面向复杂交通场景的仿真评测集，结合真实路测数据与典型工况设计测试用例；\n5. 分析自动驾驶系统在各类仿真场景下的行为表现，验证评测指标集的有效性，评估其在不同工况下的覆盖率与稳定性，并持续优化评测体系；\n6. 输出高质量的评测报告，为自动驾驶算法迭代提供数据支撑与发版依据；\n- 计算机科学、人工智能、车辆工程或相关专业；\n- 熟悉logsim和worldsim仿真体系\n- 具备良好的沟通能力和团队合作精神，能快速理解业务需求并转化为代码实现。\n- 具备扎实的 Python 编程能力，有良好的代码规范意识，熟练掌握pandas、numpy、matplotlib、PyQt5等第三方库；\n- 熟悉常用数据结构与算法，能够高效实现复杂的评测逻辑；\n- 熟悉 Linux 操作系统，掌握 Shell/Bash 脚本编写；\n- 了解 CI/CD 流水线配置（如 Jenkins、GitLab CI）优先；\n- 有数据库使用经验（MySQL、MongoDB 等）优先；\n- 熟悉自动驾驶感知、规划、控制等核心模块的基本原理优先。\n- 具备开环/闭环评测经验者优先\n- 具备模型闭环迭代优化经验者优先",
"standard_classification": {
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"std_taxonomy_version": "20261104"
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