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系统软件测试工程师(EDA/PCB方向)(J10141)

15000-30000
北京-北京 | 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 工作职责: 1、软件质量保障与验收测试 负责EDA/PCB原理图自动化软件、PCB建库自动化软件的全流程质量保障,严格对齐用户需求,制定并执行完整的验收测试方案,确保用户侧交付质量稳定、使用体验正常。 2、自动化测试体系建设与执行 负责自动化测试用例的设计、开发与维护,覆盖单元测试、集成测试、系统验收测试等阶段,搭建适配EDA业务场景的自动化测试框架,提升测试效率与回归覆盖率。 3、CI/CD平台维护与质量门禁建设 维护CICD平台,搭建并优化从代码提交到发布的自动化质量门禁流程,实现编译检查、门禁测试、单元测试、集成测试、验收测试、打包交付的自动化串联。 监控CICD流水线的运行状态,排查并解决测试环节的阻塞问题,确保各阶段测试环节稳定可靠,实现代码变更可快速验证、问题可快速定位。 4、跨团队协作与质量规范落地 针对测试及用户反馈的软件问题,快速定位根因,推动开发团队修复并完成回归验证,保障软件稳定运行。 收集用户使用反馈与测试过程中的问题数据,输出质量分析报告,推动软件功能、性能与用户体验的持续优化。 任职资格: 1、熟练掌握至少一门脚本语言(C /Python/Shell等),能独立编写自动化测试脚本与测试辅助工具。 2、熟悉软件测试流程与方法,能独立完成需求分析、测试方案设计、测试用例编写、缺陷管理与回归验证。 3、熟悉CICD流程,有Jenkins/GitLab CI等平台搭建、维护经验,能配置自动化编译、测试、门禁等流水线者优先。 4、学习能力强,具备创新精神,对 EDA/CAD 领域有浓厚兴趣与热情。
求职提醒:求职过程请勿缴纳费用,谨防诈骗!若信息不实请举报。
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会员等级
  • 民营企业
  • 500-1000人
  • 500万
工作职责: 1. 负责电子元件、电路板图像的分类、检测、分割模型研发。 2. 利用PaddleOCR等OCR工具提取EDA图纸、元件数据手册(PDF/图片)中的元件参数、封装尺寸与型号信息。 3. 设计并实现基于大语言模型的信息抽取、校验与知识库构建流程:对OCR/NLP提取的元件信息进行提示词工程优化、LoRA微调,实现型号检索、参数比对和自动化封装描述生成。 4. 基于电路原理图/网表,利用图神经网络(GNN)实现元件间连接关系的建模与分析,支持电路拓扑识别、信号流向推断等任务;探索GNN在元器件布局、电路相似性比较等场景中的应用。 5. 参与基于强化学习(RL)的PCB自动布局布线算法研究,配合仿真器构建训练环境,为项目后续技术升级做储备。 6. 能独立完成从数据预处理、模型训练、量化压缩到部署的全流程,保障算法在工业场景下的稳定性与实时性。 任职资格: 1.统招硕士及以上学历,人工智能、计算机科学等相关专业。 2.年以上AI算法研发经验,有至少1个工业级图像识别或文档智能项目落地经历,有EDA相关经验者优先。 3.精通Python/C ,熟练使用PyTorch/TensorFlow,熟悉OpenCV及数据增强工具(如Albumentations)。 4.具备分类、检测、分割、OCR项目的端到端开发能力,熟练掌握ResNet、EfficientNet、ViT、YOLO、PaddleOCR、U-Net等主流视觉模型。 5.了解图论基础及图神经网络算法,在图结构分析或关系建模上有实践经验或扎实理论者优先。 6.熟悉大语言模型的提示词工程、RAG流程设计、LoRA/QLoRA微调及模型部署,有PDF文档信息提取、自动化建库类项目经验优先。 7.良好的团队协作精神与沟通能力,能主动分享见解,推动跨职能合作。
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