蔚来
校招提前批-测试解决方案工程师
上海 · 校招 · 2027 届 · 硕士
长期有效
任职要求
- 学历与专业
- - 2027 届硕士及以上学历，车辆工程、自动化、电子信息工程、计算机科学、软件工程、机械电子工程等相关专业。
- 技术能力
- - 熟练掌握 Python 或 C/C++，具备扎实的编程与脚本开发能力。
- - 了解硬件在环（HiL）测试基本原理，有 Simulink / CarMaker / dSPACE / NI 等仿真或测试平台使用经验者优先。
- - 了解汽车电子电气架构（EEA）、车载总线协议（CAN/LIN/Ethernet）及诊断协议（UDS/DoIP）基础知识。
- - 了解至少一种 Web 开发框架（FastAPI / Flask / React / Vue）或数据库（SQLite / PostgreSQL），有前后端项目实践经验者优先。
- - 了解 Linux 操作系统基本使用，有 Shell 脚本编写能力。
- AI 与数据能力
- - 了解机器学习/深度学习基本概念，有 PyTorch / TensorFlow 基础使用经验或课程项目经历。
- - 对 AI 在测试领域的应用（如自然语言生成测试用例、智能故障分类、测试图像识别）有浓厚兴趣。
岗位描述
该岗位负责 VMBC 测试解决方案体系的软硬件能力建设，聚焦测试环境（HiL/台架）、测试自动化（工具链/中间件/管理平台）及测试工厂三大核心板块，为整车数字+机械强耦合系统的验证提供先进、高效、可复用的软硬件一体化测试基础设施与方法。
- 1. 测试硬件方案设计与集成 — 参与桌面 HiL、柔性 HiL 总体方案设计，协调跨部门及供应商完成 I/O 模块、信号调理、故障注入、功率接口及机械工装详细设计；组织关键硬件选型验证与成本方案优化，形成技术选型基线库。
- 2. 测试台架建设与交付 — 参与台架电气系统、数字系统、仿真模型、负载闭环及安全系统详细设计与集成调试；实施台架出厂测试、现场测试及验收测试，确保按期按质交付。
- 3. 资源运维与健康管理 — 建立台架与设备全生命周期档案，执行周期性校准、预防性维护和健康监测；运用信息化手段分析设备利用率、切换效率、故障率等指标，持续优化资源配置。
- 4. 自动化测试工具开发 — 参与自动化测试框架、测试中间件的设计与开发；基于 Python/C++ 编写测试脚本与数据采集分析工具，提升回归测试效率。
- 5. 测试管理平台建设 — 参与测试管理平台的架构设计与迭代开发（FastAPI + React + 数据库），支撑测试用例管理、任务调度、结果追溯与数据大屏可视化。
- 6. 仿真与AI赋能探索 — 与仿真团队、DevOps 团队协作实现 CT（持续测试）环节落地；探索 AI 在测试脚本生成、测试用例优化、故障诊断中的工程化应用。
- 7. 安全与持续优化 — 严格执行电气安全、功能安全及信息安全规范；参与测试基础设施技术攻关与迭代升级，突破软硬解耦、快速换装、远程诊断等关键技术。
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该岗位可能会问的问题
基于 测试 岗位的常见面试问题整理
请解释单元测试、集成测试、端到端测试的区别
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1. 单元测试：测试单个函数/组件，mock 所有依赖，快但覆盖窄 2. 集成测试：测试多个模块协作，不 mock 或部分 mock 外部依赖 3. E2E：模拟真实用户操作，测试完整流程，慢但最接近真实 4. 测试金字塔：底层多（单元）、中层少（集成）、顶层极少（E2E）
如何设计一个接口的测试用例
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1. 正常用例：合法参数，预期正确返回 2. 边界值：空参数/超长参数/特殊字符 3. 异常用例：非法参数/缺失必填参数/错误类型 4. 权限：无 token/过期 token/无权限访问 5. 性能：大并发下的响应时间 6. 工具：Postman 手动 / pytest + requests 自动化
你做过的测试自动化项目是什么
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1. 项目场景：什么类型的项目（Web/API/App） 2. 技术栈：pytest + Selenium / Playwright / Appium 3. 覆盖：用例数、覆盖率提升 4. 难点：如动态元素定位、数据隔离 5. 成果：bug 发现率 / 回归时间从 X 天降到 Y 小时
一个电商下单接口在双十一挂了，你作为测试如何提前发现这个问题
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1. 性能测试：JMeter/Locust 压测找瓶颈 2. 容量规划：预估峰值 QPS（去年 × 增长系数） 3. 全链路压测：模拟真实流量而非单接口 4. 监控：设置 CPU/内存/QPS/响应时间 告警阈值 5. 降级演练：测试限流和降级方案是否生效 6. 复盘：挂了之后的改进措施（如加缓存、加机器）
开发说「测试环境没问题，是生产环境的问题」，你怎么排查
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1. 不急着反驳，先看事实 2. 对比两套环境的配置/数据/版本 3. 抓生产请求日志与测试环境对比 4. 看是否网络/数据库/第三方服务差异导致 5. 如果可以，把生产流量镜像到测试环境重放 6. 沟通：不是分锅，是找根因
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