生成式三维大模型工程师
职位招考人数： 5
招考单位： - 莫干山地信实验室
匹配度： 匹配详情>
职位信息
| 工作单位： |
莫干山地信实验室 |
| 省份： |
浙江 |
| 职位代码： |
X2303 |
| 职位名称： |
生成式三维大模型工程师 |
| 招录人数： |
5 |
报考条件
| 专业要求： |
摄影测量与遥感、测绘、地理信息、地图学与地理信息系统、计算机科学、计算机图形学、机器人学、人工智能等相关专业 |
| 学历要求： |
本科及以上学历 |
| 学位要求： |
学士及以上学位 |
其他数据
| 用人研究院： |
先进遥感研究院 |
| 用人项目： |
人工智能应用中试基地 |
| 职位职责： |
1.前沿算法研发：负责3D生成模型（如Text/Image/Video-to-3D）的设计、训练与迭代，探索扩散模型（DiffusionModels）、神经辐射场（NeRF）、3D高斯泼溅（3DGS）等技术在3D内容生成中的应用；2.3D重建与理解：研究并开发高效的三维重建算法，包括但不限于多视图/稀疏视角重建、几何与外观（材质/光照）的联合估计与优化；3.技术落地与优化：跟踪CVPR、ICCV、SIGGRAPH、NeurIPS等顶级会议的最新成果，快速复现SOTA算法，并结合实际业务场景进行优化和创新，解决模型在推理速度、生成质量等方面的瓶颈；4.跨团队协作：与工程、产品团队紧密合作，将算法模型高效部署到实际产品中，共同打造行业领先的3DAIGC应用。 |
| 任职要求（经验、知识、岗位技能等）： |
1.年龄要求：38周岁以下，特别优秀的可适当放宽；2.编程能力：精通Python，并熟练掌握C++，具备良好的软件工程实践能力和扎实的算法与数据结构基础；3.框架经验：熟练掌握至少一种主流深度学习框架（如PyTorch、TensorFlow、JAX），并有实际的项目开发经验；4.专业知识（满足其一即可）：（1）3D视觉基础：深入理解多视图几何、相机模型，熟悉三维数据处理流程（点云、网格、体素等），有使用COLMAP等工具的经验。（2）神经渲染与表示：熟悉NeRF、3DGS、SDF等至少一种3D表示方法及其训练、渲染流程，对可微渲染、逆渲染有实践经验者优先。（3）生成模型：熟悉扩散模型（DiffusionModel）等生成模型原理，并有其在3D生成。（4）综合素质：具备出色的分析和解决问题的能力，对技术有强烈的热情，拥有良好的沟通能力和团队协作精神。5.加分项：（1）在CVPR、ICCV、ECCV、SIGGRAPH、NeurIPS、ICLR等计算机视觉、图形学或机器学习领域的顶级会议或期刊上发表过论文。（2）在GitHub上有高质量的3D视觉、AIGC或深度学习相关的开源项目贡献。（3）有大规模3D数据集的构建、处理或管理经验。（4）熟悉分布式训练框架（如DeepSpeed、Megatron），有大规模模型训练性能优化经验者优先。 |
| 需求时长（月）： |
32个月 |
免责声明：用人单位专业、学历、学位、资格条件、备注内容等报考条件情况复杂，
是否符合职位报考条件请登录招考单位官网进行核实或与招考单位电话联系确认，中
公教育职位匹配及相关信息仅供参考，因此造成的报考损失中公教育不承担任何责任。
