Software Verification & Validation Engineer

Должность: Инженер по верификации и валидации программного обеспечения Местоположение: Санта-Клара, Калифорния / гибридный формат

Вознаграждение: 110 000 – 140 000 долларов США в год PlusAI — компания Physical AI, пионер в разработке программного обеспечения для виртуальных водителей на базе искусственного интеллекта для заводских автономных грузовиков. Штаб-квартира Plus находится в Кремниевой долине, а операции осуществляются в США и Европе. Компания была названа Fast Company одной из самых инновационных компаний мира. Партнеры, включая Scania, MAN и International (бренды TRATON GROUP), Hyundai Motor Company, Iveco Group, Bosch и DSV, работают с Plus для ускорения внедрения автономных грузовиков следующего поколения. Если вы готовы оказать огромное влияние и формировать будущее автономного вождения, Plus ищет талантливых специалистов для присоединения к своим быстрорастущим командам.

Ключевые обязанности Определение показателей эффективности: Разработка, формализация и внедрение количественных показателей безопасности и комфорта для модулей алгоритмов AV (восприятие, прогнозирование, планирование движения и управление). Преобразование высокоуровневых областей операционного дизайна (ODD) и потенциальных режимов отказа в автоматизируемые, объективные критерии. Инженерное обеспечение симуляционного тестирования: Создание, выполнение и поддержка сложных тестовых наборов симуляции с разомкнутым и замкнутым контуром для стресс-тестирования выпусков программного обеспечения, оценки крайних случаев и оценки производительности на уровне модулей и систем. Анализ отказов и причинно-следственных связей: Анализ крупномасштабных результатов симуляции для различения подлинных регрессий программного обеспечения от аномалий, вызванных артефактами симуляции. Локализация первопричин в конкретных модулях и предоставление отчетов с практическими рекомендациями командам разработчиков. Автоматизация фреймворка тестирования: Написание скриптов Python производственного качества и расширение основных фреймворков тестирования для автоматизации выполнения тестов, приема данных и статистической отчетности. Интеграция CI/CD конвейера: Интеграция автоматизированных регрессионных наборов в конвейеры непрерывной интеграции (например, Jenkins) для бесшовного многоступенчатого тестирования при ежедневных сборках. Стандарты качества, основанные на данных: Установление воспроизводимых практик тестирования, обеспечение строгой гигиены артефактов, управление зависимостями и количественная валидация вместо визуального осмотра.

Требуемые навыки: Знание предметной области автономных транспортных средств: Глубокое понимание архитектуры стека AV, включая восприятие, прогнозирование, планирование движения и управление, а также связанных с ними режимов отказа и физических ограничений. Проектирование симуляции и тестирования: Более 2 лет практического опыта написания сценариев и выполнения тестовых случаев на платформах симуляции Software-in-the-Loop (SIL) или Hardware-in-the-Loop (HIL). Количественный анализ и анализ показателей безопасности: Подтвержденный опыт определения и оценки кинематических и пространственных показателей (например, Time-to-Collision [TTC], headway, профили рывка/ускорения, боковая ошибка) с использованием статистического анализа больших наборов данных. Разработка на Python: Прочные навыки написания скриптов на Python для обработки данных, автоматизации тестирования и создания фреймворков тестирования с упором на чистую структуру кода и решение проблем. CI/CD и DevOps инструменты: Практический опыт работы с автоматизированными конвейерами сборки/тестирования (например, Jenkins, GitHub Actions) и инструментами визуализации (например, Grafana, пользовательские панели мониторинга) для отчетности по метрикам тестирования. Образование: Степень бакалавра или магистра в области компьютерных наук, робототехники, электротехники/программной инженерии, математики, статистики или смежной технической области. Предпочтительные навыки: Стандартизированные форматы карт и сценариев: Знание карт на уровне полос движения (OpenDRIVE, Lanelet2, OSM) или стандартов описания сценариев (OpenSCENARIO); практический опыт работы с конвейерами пространственных/геометрических данных. Вычислительная геометрия: Основы прикладной геометрии, включая выборку полилиний, оценку кривизны, смещения и процедуры пересечения многоугольников. Промышленные симуляторы: Опыт работы с инструментами симуляции с открытым исходным кодом или коммерческими (например, CARLA). Запросы и хранение данных: Уверенное владение SQL и реляционными базами данных для запроса больших объемов результатов тестов. Правила безопасности и эталоны: Знакомство с реальными базами данных аварий (например, NHTSA CISS/CRSS, FARS) или стандартными протоколами тестирования безопасности (например, Euro NCAP, ISO 26262/ISO 21448 SOTIF). Ваши возможности присоединившись к PlusAI Работайте, учитесь и развивайтесь в очень перспективной, инновационной и динамичной области. Широкие возможности для личного и профессионального развития. Бесплатный обед, неограниченные закуски и напитки. Высококонкурентная заработная плата и социальный пакет, включая план 401(k).