UP简历小U

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资深HIL测试工程师，专注于L3级智能驾驶域控制器全闭环HIL测试台架的从零搭建与优化。精通HIL测试系统架构设计、自动化测试脚本开发及虚拟仿真验证，累计运行百万公里仿真测试，成功拦截50+个潜在高风险软件缺陷。致力于通过高效、严谨的测试流程，确保智能驾驶系统的高可靠性和安全性。

头部智能驾驶解决方案公司

2021-07 - 2024-07

主导并从零搭建L3级智能驾驶域控制器全闭环HIL测试台架，负责系统架构设计、硬件选型、软件集成与调试，构建了高效的测试验证平台。
开发并优化自动化测试脚本与测试用例，实现了百万公里级自动化虚拟仿真测试，大幅提升测试效率40%并缩短测试周期30%。
通过深度分析仿真数据与异常日志，提前拦截50+个可能导致实车致死事故的软件Bug，有效保障了智能驾驶系统的安全性与稳定性。
负责HIL测试工具链的评估与引入，成功导入Vector CANoe、dSPACE ControlDesk/ConfigurationDesk、MATLAB/Simulink等平台，提升测试覆盖率25%。
参与制定L3级智能驾驶系统测试规范与流程，确保测试活动符合ISO 26262功能安全标准，并通过了ASIL-D级别的功能安全认证。
与软件开发、系统集成团队紧密协作，提供专业测试反馈，加速缺陷定位与修复，推动了3个核心模块的迭代优化，累计减少返工时间200+小时。

公司内部项目

2023-01 - 2023-12

项目背景： 为新一代L3级自动泊车系统提供全面且高效率的HIL测试验证，确保其在复杂泊车场景下的安全可靠性。
个人角色： 核心HIL测试工程师，负责测试台架搭建、测试用例设计与执行、故障诊断与分析。
关键行动：
- 基于dSPACE HIL平台，搭建了包含感知、决策、控制层面的全闭环测试环境，模拟了100+种典型及极限泊车场景。
- 利用Python开发了自动化测试框架，实现泊车路径规划、障碍物识别、车辆姿态控制等关键功能的自动化测试，测试效率提升35%。
- 识别并修复了15个高优先级软件缺陷，其中包括3个可能导致碰撞的严重Bug，有效降低了实车测试风险。
项目成果： 成功支撑了自动泊车系统2个版本的迭代发布，确保了系统功能满足设计要求并达到99.5%的泊车成功率，获得了团队及领导的高度认可。

公司内部项目

2022-06 - 2022-11

项目背景： 确保智能驾驶域控制器在进行OTA软件升级后，所有功能模块的兼容性、稳定性和性能不受影响。
个人角色： HIL回归测试负责人，负责测试策略制定、测试用例执行与结果分析。
关键行动：
- 设计并实施了针对OTA升级的HIL回归测试方案，覆盖了1000+个关键测试点，包括传感器数据处理、路径规划、车辆控制等。
- 利用Vector CANoe和CAPL脚本，实现了升级前后数据流与控制指令的自动化比对，发现并定位了8个因OTA升级引入的潜在兼容性问题。
- 建立了常态化的OTA回归测试流程，将测试周期从5天缩短至2天，提升了研发效率。
项目成果： 成功验证了5次域控制器OTA升级的稳定性，确保了升级后智能驾驶功能的无缝衔接，为用户提供了更流畅的升级体验，避免了10+起潜在的用户投诉。