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电驱动自动化测试工程师

20000-30000
广东-广州 | 5年以上经验 | 本科学历
2026-06-10 更新 被浏览:
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职位描述
到岗时间:不限 婚况要求:不限 Purpose of this Job Role is to develop tools for supporting the R&D processes with the following main tasks: Design, specification, script implementation for automation test system (EXAM system) Setup and maintenance the communication between automation test system and HILs. e.g. dSPACE HIL, Vector HIL Software testing and software verification according to specification using hardware in the loop test systems Support construction and maintenance of the test environment, excution of automation test Assistance in troubleshooting and corrective action Working Experience Needed: At least 7 years working experience in automation test system development for hybrid transmission/ Invertor/ E machine. The development ability of automation test tool is a must. Coding level of CAPL and python is a must. Experience with EXAM system or similar automation test tool. Experience with Hardware-in-the-Loop test benches Vector HIL and dSPACE HIL. System know-how and knowledge of the domain (e.g. Transmission/ Hybrid transmission/ Invertor/ E Machine) Knowledge of control unit-hardware / software and their interfaces (e.g. real time systems, bus systems, diagnosis protocols, ...)
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会员等级
  • 1000人以上
  • 500万
关于团队 我们是采埃孚商用车解决方案事业部 (ZF CVS)。你将成为AI 部署卓越中心(A-DEC) 的核心成员,隶属于研发 - 该中心是推动 ZF CVS AI 转型的核心执行引擎。我们的使命是持续打造 AI 驱动的生产力优势,系统性加速迈向 CVS AI *** 组织 ,并致力于成为商用车行业 AI 赋能生产力的领先者。AI Forward Deployment Engineer 是连接前瞻 AI 能力与真实业务世界的核心角色。该岗位不从通用产品或标准化流程出发,而是直接在复杂、受约束的企业真实环境中,构建定制化、可规模化、可治理的 AI 认知系统。在这样的环境中,安全、权限、合规、组织结构、隐性规则和遗留系统不是边缘问题,而是系统设计的核心约束。该岗位的目标很简单但极具挑战:构建能够在企业真实组织中长期稳定运行的Human AI协同系统,而不仅是概念验证或工具演示。 作为 AI 前瞻部署工程师,你的工作内容: ● 与一线业务深度协作,识别高价值、高不确定性问题,并将其转化为可落地的 AI 系统,在真实业务流程中稳定运行与规模化复制 ● 从 0 到 1 推动 AI 在复杂组织中的落地与迭代,在不确定环境中持续验证价值并放大影响 ● 构建企业级 Human AI 协同系统:统一业务语义,抽象与建模流程与决策机制,设计人机协作、权限边界及风险治理闭环 ● 推动 ZF CVS AI 组织转型,建立 AI 驱动的工作方式与决策范式,并通过 全民共创 的孵化机制,将一线分散创新想法持续转化为可规模化复制的能力与解决方案 作为 AI 前瞻部署工程师,你的背景与能力: ● AI Native 系统与 Human AI 协同能力:深刻理解现代 AI 系统的能力边界、局限性与风险;Harness Engineering的能力-将AI模型、工具、Agent 作为执行层,而由人类承担系统架构、判断与风险责任;能设计长期稳定运行的人机协同系统,而非一次性自动化;具备系统工程思维,关注可靠性、安全性、可维护性与治理 ● 组织与业务认知能力:理解企业真实运作方式:流程并不总是被清晰定义,数据并非天然可信,决策往往依赖隐性规则;能将隐性业务认知显式化,构建 AI 可理解、可执行的业务模型 ● 执行力与 Owner 心态:能在高度不确定环境中推进结果;有从 0 到 1 推动复杂项目落地的经验与责任感 ● 领导力与组织转型能力:能定义并推动清晰、可复制的 AI 转型路径;搭建 AI 能力与生态(连接内部团队与全球/本地 AI 伙伴),将快速演进的技术转化为业务竞争力;能在组织中建立共识,驱动跨部门协同与变革落地 ● 持续在岗学习能力:能在快速演进的 AI 环境中持续学习,将新模型与工具快速转化为实际业务价值 ● 有复杂企业系统(ERP / CRM / SCM / 制造 / 供应链等)的真实落地或改造经验作为加分项 ● 有汽车行业工作经验,咨询、现场交付或组织级系统设计经验作为加分项 ● 对复杂认知系统工程有兴趣或学习经历作为加分项 为什么选择加入采埃孚中国? ● 个人成长:在 ZF,你将通过跨国家、跨文化协作加速职业发展,并获得全球化的发展机会与支持,以及灵活的工作环境 ● 多样化体验:加入 ZF,共同塑造未来出行与可持续系统。推动智能解决方案,助力实现更安全、更清洁、更普惠的出行 ● 激发灵感:在一个以团队为导向、互相支持的环境中成长。参与国际化挑战,从同事中获得启发,与我们一起塑造未来
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