职位名称
博士后-智能车辆测试评价方向
任职要求
一、研究方向 本次招聘主要聚焦于以下车辆与运载安全相关的重要研究领域： （一）预期功能安全测试场景设计与生成 随着智能车辆技术的快速发展，预期功能安全已成为保障车辆安全行驶的关键因素。本研究方向旨在深入探索如何科学、高效地设计与生成针对预期功能安全的测试场景，以全面评估智能车辆在各种复杂工况下的性能表现，确保车辆在预期功能范围内的可靠运行。 （二）面向安全测试的驾驶员模型建立 理解驾驶员在不同交通场景下的行为特征对于车辆安全测试至关重要。本方向将致力于建立精准、实用的面向安全测试的驾驶员模型，通过对驾驶员行为数据的深入分析与建模，模拟驾驶员在实际驾驶过程中的操作习惯、决策过程等，为车辆安全测试提供更加贴合实际驾驶情况的参考依据，从而有效提升车辆安全测试的准确性与可靠性。 （三）智能车辆仿真测试技术研究与评价体系研究 智能车辆的研发过程需要高效、可靠的仿真测试与评价体系作为支撑。该研究方向将围绕智能车辆的特点与需求，构建完善的仿真测试平台，并建立科学合理的评价体系，实现对智能车辆在虚拟环境中的全面测试与性能评估，加速智能车辆研发进程，提高研发质量，保障智能车辆上路后的安全性与可靠性。 二、应聘条件 （一）基本条件 已获得或即将获得车辆工程、交通运输工程、自动化、计算机科学等相关领域的博士学位，毕业于国内外知名高校或科研机构，且获得博士学位时间一般不超过 3 年。 年龄在 35 周岁以下，身体健康，品学兼优，具有较强的科研创新能力和团队协作精神，能够全职从事博士后研究工作。 （二）专业技能要求 在上述研究方向相关领域具有扎实的理论基础，熟悉智能车辆、车辆安全、系统建模与仿真等方面的知识与技术。 具备较强的编程能力，熟练掌握至少一种主流编程语言，如 Python、C++ 等，能够运用编程工具开展相关研究工作，如进行数据处理、模型开发与仿真实现等。 具有良好的英语读写能力，能够熟练查阅和理解相关领域的英文文献，并能用英语进行学术交流。 （三）优先考虑条件 有参与过重大科研项目相关研究工作的经历，特别是在智能车辆安全测试、驾驶员行为建模等方面有突出贡献者。 在国际知名学术期刊或会议上发表过高质量的学术论文，展示出优秀的科研成果和学术水平。