职位描述

负责三维重建与三维场景理解相关算法链路的研发、优化和工程化落地，覆盖静态 3DGS 重建、物体级三维重建、场景级三维构建、三维语义分割和可交互资产生成等方向。
负责 RGB / RGB-D / 多视角图像到三维资产的重建流程建设，包括数据采集、相机标定、多视图几何对齐、深度估计、点云融合、网格重建、3DGS 优化和三维语义理解。
负责面向具身智能场景的物体级与场景级资产生成，将真实环境中的家具、工具、设备、操作台面等对象转化为具备几何结构、语义属性、物理属性和可交互能力的三维资产。
负责端侧三维视觉算法的优化与部署，包括模型裁剪、推理加速、显存优化、算子优化、数据流优化和边缘设备适配，提升三维重建算法在实际系统中的效率和稳定性。
跟踪并评测三维视觉和三维生成前沿算法，包括但不限于 3DGS、NeRF、VGGT、π³、DUSt3R、MASt3R、Depth Anything、SAM 系列三维扩展方法等，推动前沿算法在业务场景中的复现、改进和落地。
与仿真平台、机器人训练和具身智能算法团队协作，完成三维资产向仿真环境的转换、适配和验证，支撑机器人训练、任务评测、场景生成和仿真数据合成。

职位要求

硕士及以上学历，计算机、人工智能、自动化、机器人、测绘、图形学、计算机视觉等相关专业优先。
具备扎实的三维视觉、计算机图形学或多视图几何基础，熟悉相机模型、相机标定、位姿估计、极线几何、PnP、BA、SfM、MVS、ICP 等相关技术。
熟悉常见三维数据结构与表达方式，包括点云、网格、体素、隐式场、NeRF、3D Gaussian Splatting等。
熟悉深度估计、三维重建、三维语义分割、三维目标理解、视觉几何基础模型等方向的主流方法，并具备相关算法复现、训练或工程部署经验。
熟悉 Python / C++ 开发，熟练使用 PyTorch、OpenCV、Open3D、COLMAP、PCL、CUDA 或相关三维视觉工具链中的一种或多种。
具备端侧或工程化部署经验，了解 TensorRT、ONNX Runtime、CUDA 加速、模型量化、推理服务封装或边缘设备部署流程者优先。
有真实场景三维数据处理经验，能够处理光照变化、遮挡、纹理缺失、反光材质、动态物体、尺度漂移和稀疏视角等复杂问题。
具备良好的工程意识和问题闭环能力，能够从数据采集、算法建模、重建质量、部署效率和下游仿真可用性等维度持续优化系统。