铜陵QA
QA，即Quality Assurance，质量保证，是指在软件开发、制造或服务过程中，通过检查、测试、评估等一系列活动来确保产品或服务符合标准和客户要求的过程。QA的主要目标是确保产品质量、提高客户满意度，并减少不合格产品或服务的风险。QA工程师负责设计、实施和维护测试计划，并协助开发团队识别和修复问题。他们还必须确保公司的质量标准符合国际标准和行业最佳实践。QA通常需要对软件工程、测试方法、质量管理原则和工具有深入的了解，并具备解决问题、沟通和团队合作的能力。在敏捷开发环境中，QA工程师通常与开发团队紧密合作，以确保快速交付高质量的产品。
薪酬概览
平均月薪
¥9400
中位数 ¥8000 ｜ 区间 ¥7200 - ¥11700
数据来源：样本数量过少，仅供参考；更新时间：2026年7月13日
月薪分布
50% 人群薪酬落在 8-15k
三大影响薪酬的核心维度
影响薪资的核心维度1：工作年限
影响薪资的核心维度2：学历背景
市场需求
10月新增岗位
5
对比上月：岗位减少1
数据由各大平台公开数据统计分析而来，仅供参考。
岗位需求趋势
不同经验岗位需求情况
| 工作年限 | 月度新增职位数 | 职位占比数 |
|---|---|---|
| 应届 | 5 | 100% |
热招职位
公司介绍：
文远知行（WeRide）成立于 2017 年，是全球领先的 L4 级自动驾驶科技公司，致力于“以无人驾驶改变人类出行”，已在全球超过 25 个城市开展自动驾驶研发、测试及运营，累积自动驾驶里程超1600万公里，应用场景覆盖智慧出行、智慧货运和智慧环卫，形成自动驾驶出租车、自动驾驶小巴、自动驾驶货运车、自动驾驶环卫车、高阶智能驾驶等五大产品矩阵，提供网约车、随需公交、同城货运、智能环卫、高阶智能驾驶解决方案等多种服务。
凭借“1个平台+3大场景+5大产品”的多元商业化战略，文远知行商业营收居同类自动驾驶企业之首，已与多家全球顶级主机厂和一级供应商达成战略合作伙伴关系，包括雷诺日产三菱联盟、宇通集团、博世、广汽集团等，不断为人类出行提供更多新选择。
文远知行目前的团队既有来自谷歌、微软、亚马逊、苹果、百度、滴滴的高阶工程师，也不乏刚从顶尖高校毕业的青年才俊。来到我们当中，你会发现这是一个专业、专注、有趣、有料的队伍。大家为了一个激动人心而富有挑战的目标走到一起，互相激励、脑力碰撞，为实现产品落地、创造社会价值、推进行业技术而努力。
对有抱负的工程师，还有什么比这更有意义的呢？我们虚位以待，真诚期待技术过硬、志趣相投的小伙伴加入我们！
更多信息请访问：http://www.weride.ai，或关注官方微信号：文远知行WeRide
HW团队介绍：
硬件团队主要负责无人驾驶系统所有硬件的研发、设计、测试和维护。硬件系统可以分为传感器系统、车辆控制系统、车载计算单元、热管理系统、用户交互系统和机械结构等。硬件团队的主要任务有：通过传感器为算法提供准确全面的外界信息、通过车辆底盘为控制系统提供精确可靠的执行机构、通过计算平台为软件系统提供高效稳定的计算平台、通过车辆设计为用户提供舒适的乘坐环境和便捷的人机交互接口。
QAHpc&Sensor
岗位职责：
1.参与业界最新的传感器及驱动软件的研发验证；
2.负责传感器驱动的测试，包括制定测试计划，执行测试和结果分析；
3.与开发同事深入合作，不断提升软件测试的流程和标准；
4.参与系统和硬件级别的集成和验证工作；
5.开发和维护内部的测试工具和平台；
6.跨职能部门的沟通和合作；
岗位要求：
1.计算机学士或硕士专业或相同背景；
2.1年以上软件或系统测试的经验，对测试方法和流程有深入的认识；
3.较强的脚本编程能力(Python), 有C/C++的相关经验为加分项；
4.对Linux系统有深入理解, 有实时系统相关经验为加分项；
5.有Lidar和Camera相关行业经验为加分项；
6.传感器和固件测试经验为加分项；
7.较好的团队协作和沟通能力；
8.有较强的主观能动性, 能适应敏捷开发工作的风格。
QA-DBW
System QA – DBW/底盘 方向
岗位职责：
参与L2+/L4车型线控/底盘软硬件研发验证；参与DBW/底盘车型线控功能的需求澄清，输出相关测试用例，执行测试并开发自动化测试；参与DBW控制设备控制功能逻辑的需求澄清，输出测试用例，执行测试并开发自动化测试；参与车辆相关SIL/HIL/VIL 需求澄清，输出测试用例，执行测试并开发自动化测试；岗位要求：
本科以上学历，电子、计算机、自动化、车辆等相关专业；掌握CAPL，Python，C/C++等编程语言；熟练掌握Matlab，Simulink软件，熟悉MBD建模思想。对嵌入式有一定了解。对整车线控原理及系统设计了解。熟练掌握CANOE软件，能通过CAPL编写自动化测试用例。了解自动驾驶软件框架及ROS中间件。熟悉ISO 15765，ISO 13400，ISO 14229等车载诊断，功能安全等协议者优先；有SIL，HIL，VIL开发验证经验者优先；较好的团队协作和沟通能力；
1.新品开发质量风险管控
- 负责烘焙糕点相关产品开发过程的质量评审，联合供应商和研发，完成产品规格书的制定；
- 供应商访厂和资质考核，输出审核报告，并识别供应商的质量安全风险，并推动其有效改善；
- 参与零售或风险原料的中试，实施首产跟产，监控工厂的质量管理水平；
2. 供应商日常质量表现评估
- 对供应商实施年度监督审核，并推动不符合项的整改；
- 门店反馈质量异常问题的调查、分析处理及纠正预防，主导或参与生产偏差、不合格品及客户投诉的调查与分析，跟踪隔离品处理及纠正预防措施的有效落实；
- 制定和实施质量检测计划，对产品进行监控，确保产品质量与安全；
- 不定期驻厂跟产，对风险产品的生产全流程进行实时质量监督与巡检，并确保工厂出现异常情况时能实施有效的纠偏；
3.供应商质量能力帮扶和提升
- 跟踪供应商质量改善效果，持续推动供应商质量提升计划的有效落地；
- 定期对中小型供应商实施质量辅导和相关质量培训，协助其达到对应的质量水平；
QA质量工程师面议
1、负责地址及地图相关数据及API服务质量测试流程的设计与持续优化，建立标准化测试体系
2、独立开发并维护自动化测试脚本与工具，覆盖数据一致性、完整性、时效性及API性能、稳定性、准确性等维度
3、构建可复用的数据质量监控与API效果评估框架，支持线上实时巡检与离线回归
4、深度参与需求评审与技术方案设计，提前识别可测试性问题并推动可测性改造
5、跟踪并定位数据及API层面的异常，与开发、算法、运维团队紧密协作，推动缺陷闭环
6、输出测试报告与质量洞察，为业务决策提供量化依据
1. 依据国家标准、国际标准或客户要求，负责电子材料、电工材料的电学性能测试，如：导电性、绝缘性、电容性、电阻性等性能；
2. 操作与维护电学性能测试相关设备；
3. 负责检测数据的记录、整理与分析，独立完成检测报告；
4. 参与新检测方法的开发与验证，协助完成实验室资质认定/认可相关工作；
5. 配合质量体系要求，确保检测过程符合CNAS/CMA等规范。
1. 制定项目质量计划和策略，识别项目关键质量风险点，并对风险事项跟踪闭环。
2. 推动相关方准备项目质量关键节点的评审，并对评审发现问题追踪闭环。
3. 监控并度量整个软件开发过程，覆盖需求分析，开发实现和测试的全链路。
4. 跟踪软件开发过程中的问题和量产爬坡的问题，并对问题跟踪闭环。
5. 持续总结项目交付和量产爬坡过程中的问题，形成经验教训并推广到其他项目。
6. 协调研发，测试等相关方，制定软件及功能的准出标准，并编维护相关标准。
7. 持续改进业务流程，组织质量体系文件的编写、发布和维护。
8. 支撑公司质量管理体系的维护，配合完成公司质量管理体系内审、管理评审、客户审核和外审认证的准备协调和联络工作，以及不符合项的纠正与关闭。
System QA – DBW/底盘 方向
岗位职责：
参与L2+/L4车型线控/底盘软硬件研发验证；参与DBW/底盘车型线控功能的需求澄清，输出相关测试用例，执行测试并开发自动化测试；参与DBW控制设备控制功能逻辑的需求澄清，输出测试用例，执行测试并开发自动化测试；参与车辆相关SIL/HIL/VIL 需求澄清，输出测试用例，执行测试并开发自动化测试；岗位要求：
本科以上学历，电子、计算机、自动化、车辆等相关专业；掌握CAPL，Python，C/C++等编程语言；熟练掌握Matlab，Simulink软件，熟悉MBD建模思想。对嵌入式有一定了解。对整车线控原理及系统设计了解。熟练掌握CANOE软件，能通过CAPL编写自动化测试用例。了解自动驾驶软件框架及ROS中间件。熟悉ISO 15765，ISO 13400，ISO 14229等车载诊断，功能安全等协议者优先；有SIL，HIL，VIL开发验证经验者优先；较好的团队协作和沟通能力；有较强的主观能动性, 要能发现并解决问题，能适应敏捷开发工作的风格。
【2027届实习】算法测试QA实习生（2027届-可转正）-环卫车事业部-广州
【2027届】算法测试QA实习生（2027届-可转正）-环卫车事业部-广州
工作职责：
1、参与系统测试与验证：协助完成环卫车系统的功能测试、性能验证及场景评估，参与仿真测试与软件在环验证，学习并输出测试分析报告；
2、支持问题分析与优化：在指导下分析仿真及实车测试数据，协助定位系统问题，推动算法迭代优化；
3、参与测试工具开发：学习并使用自动化测试工具，辅助开发脚本提升测试与数据处理效率；
4、辅助标准与流程建设：参与自动驾驶相关评价体系的测试验证，支持系统合规性迭代。
任职要求：
1、本科及以上学历在校生，通信、电子工程、自动化、车辆工程、计算机等相关专业；
2、对智能驾驶、机器人或物流系统感兴趣，有相关项目或实习经验者优先；
3、具备以下一项或多项能力：
熟悉Python/C++等语言，有基础脚本编写能力；
了解Linux操作系统及常用命令，掌握Git基本使用；
对软件测试流程有基本认知，具备逻辑分析和问题定位意识；
具备良好的学习能力和团队协作精神，能快速适应技术环境。
能连续实习6个月以上优先
- Responsible for product experience operations, including establishing product experience mechanism standards, building an experience metrics system, and enhancing experience operation capabilities.
- Monitor data trends and anomalies to proactively identify product quality issues, user experience gaps, or system inefficiencies.
- Establish a data monitoring mechanism, perform daily data extraction, analysis, and visualization using tools such as SQL to identify operational bottlenecks and risk points.
- Build strong collaborative working mechanisms with business teams and establish an effective closed-loop process with internal service teams to jointly improve operational outcomes.
任职资格
- Educational Background: Full-time bachelor's degree or higher.
- Work Experience: Over 3 years of experience in data analysis, data product management, or data engineering. Experience in SQL is needed.
- Professional Skills: Strong understanding of data architecture and quality assurance processes; excellent data mining, analysis, and visualization skills; experience in defining and managing KPIs for AI service or digital products.
- Soft Skills: Excellent communication, execution, and cross-team collaboration skills; strong problem-solving and logical thinking abilities.
- Language Skills: Proficiency in written and spoken English.
- Preferred Qualifications: Project management experience is a plus.
- AI Quality Assessment Framework & Standards
- Establish and maintain quality evaluation criteria for LLMs, covering accuracy, safety, compliance, and instruction-following capabilities.
- Design evaluation workflows combining automation and human-in-the-loop assessment to quantify model performance regularly.
- End-to-End Quality Control & Risk Management
- Own regression testing and acceptance testing for model iterations, enforcing quality gates to prevent performance degradation before launch.
- Monitor online performance to mine for badcases, identifying model hallucinations, logic errors, or experience defects, and issue timely risk alerts.
- Issue-Driven Improvement & Closed-Loop Management
- Lead Root Cause Analysis for quality issues, precisely diagnosing whether failures stem from data, prompts, or model architecture.
- Drive algorithm, product, and operations teams to resolve quality defects, track the fix rate and conduct re-validation to ensure a closed-loop process.
- Cross-functional Collaboration
- Bridge the gap between business needs and technical implementation, ensuring the AI delivers real value to users.
任职资格
- Educational Background: Full-time bachelor's degree or higher.
- Work Experience: 3+ years of experience in internet product operations. Hands-on experience in LLM/AIGC product operations is highly preferred.
- Professional Skills:
- Mastery of AI evaluation methodologies (e.g., Golden Dataset construction, Human Evaluation SOPs).
- Sharp eye for detail ("bug hunting" mindset) with the ability to mine potential risks from massive data.
- Familiarity with Prompt Engineering to reproduce or verify issues (focus on validation rather than daily maintenance).
- Soft Skills: Strong cross-functional communication skills; ability to use data to influence and drive cross-functional partners to solve complex problems.
- Language Skills: Proficiency in written and spoken English.
- Preferred Qualifications: Project management experience is a plus.
1、负责产品全生命周期质量管理工作，确保产品高质高效交付；
2、基于IPD流程及产品特点，能够根据产品特点完成产品维度及专项维度质量策划、组织项目TR节点评审、质量复盘等工作；
3、深入产品开发过程，通过质量度量、分析、评估等，识别产品质量问题和风险，提供解决方案并驱动持续改进；
4、对问题敏感，能够及时发现问题并推动解决；
5、负责领域质量工程建设：进行质量专项能力、专业方法的研究和落地；
6、负责领域的流程建设：完成产品开发流程在项目的适配、试点和推行，并通过研发活动中发现的问题、优秀实践，驱动流程优化；
7、配合公司/业务需求，支持内外部审核。
Qatar-运输主管 Transport Supervisor
Core Objective: Oversee daily transport operations, ensuring on-time delivery and alignment with warehouse fulfillment needs. Manage drivers and vendors to optimize costs and support business growth.On-Time Performance: Monitor daily driver performance and arrival punctuality to ensure fulfillment schedules are met.Damage & Competency Management: Minimize transport-related cargo damage and enhance driver skills through effective supervision and training.Cost & Adaptability: Demonstrate strong adaptability in handling operational contingencies while maintaining strict control over transportation costs.Vendor & Resource Management: Effectively manage drivers and third-party vendors; leverage local resources to facilitate business development.