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崗位職責:
1、算法復現與優(yōu)化：負責 3D Gaussian Splatting 相關算法（如 3DGS, 4DGS, Scaffold-GS 等）的復現、調優(yōu)及改進，解決訓練速度、顯存占用及渲染質量之間的平衡問題；
2、管線搭建：搭建從圖像/視頻采集、位姿估計（COLMAP/SfM）、模型訓練到最終 Web/移動端渲染的完整自動化管線；
3、工程落地：將 3DGS 算法集成到現有業(yè)務平臺（如 Unity, UE5, WebGL/Three.js），并針對特定場景（如數字人、大場景掃描、電商商品展示）進行效果調優(yōu)；
4、底層加速：基于 CUDA/Compute Shader 進行渲染內核的優(yōu)化，提升實時渲染幀率；
5、前沿跟進：緊跟 CVPR/SIGGRAPH 等頂會關于 Neural Rendering 的最新論文，并快速轉化為技術儲備。
崗位要求:
1、計算機、數學、自動化等相關專業(yè)本科及以上學歷；
2、3年以上計算機圖形學或計算機視覺相關開發(fā)經驗；
3、精通 Python 和 C++，具有扎實的編程基礎和良好的代碼風格；
4、熟悉 PyTorch 等深度學習框架，具備自定義 CUDA Kernel 的能力（加分項）；
5、深刻理解 3D 數學基礎（線性代數、球諧函數 SH、四元數、仿射變換）；
6、熟悉 NerfStudio、Threestudio 或原版 Gaussian Splatting 代碼庫，有實際的訓練和推理調試經驗；
7、熟悉多視圖幾何（MVS）與 SfM 流程，熟練使用 COLMAP 等工具；
加分項：
有 Web端高性能渲染經驗（WebGPU/WebGL/Three.js）；
有 Unity/Unreal Engine 插件開發(fā)經驗；
有 SLAM（即時定位與地圖構建）開發(fā)經驗；
有學術論文發(fā)表或 GitHub 高星開源項目貢獻。