職位描述
深度學習大模型算法圖像算法3DGSPyTorchPython人工智能
一、崗位職責（Responsibilities）
1）負責 3D Gaussian Splatting（3DGS）相關算法的開發(fā)與工程落地
- 參與多視角圖像 / 視頻等數(shù)據(jù)的預處理、清洗與管理
- 負責或參與 3DGS 的訓練、推理與渲染流程的工程化實現(xiàn)
- 對系統(tǒng)在顯存占用、訓練效率、渲染速度及效果質量等方面進行持續(xù)優(yōu)化
2）結合生成式模型，提升 3D 內容生成質量與生產效率
- 將 Diffusion、GAN 等生成式模型應用于 3DGS 的細節(jié)增強、紋理補全或結果優(yōu)化
- 在效果、性能、算力成本之間進行工程級權衡，形成可復用方案
3）搭建和維護穩(wěn)定、可復現(xiàn)的算法訓練與推理流程
- 設計并維護訓練 / 推理腳本、配置體系和實驗管理流程
- 確保代碼穩(wěn)定、結構清晰、結果可復現(xiàn)，支持長期迭代
4）與產品、平臺、渲染及前后端團隊協(xié)作推進算法落地
- 將算法能力封裝并集成到真實業(yè)務系統(tǒng)中
- 配合產品需求進行算法能力拆分、接口設計與性能評估
5）基于業(yè)務需求，對前沿算法進行工程級改造與取舍
- 對前沿算法進行工程級改造、取舍與優(yōu)化
- 為系統(tǒng)穩(wěn)定性、效率和可維護性負責
二、任職要求（Requirements）
1）3D Gaussian Splatting（3DGS）工程經驗
- 具備 3DGS 實際工程經驗，有完整訓練、渲染或部署落地經歷
- 能理解并修改現(xiàn)有 3DGS 實現(xiàn)，對參數(shù)、流程和系統(tǒng)穩(wěn)定性進行調優(yōu)
2）扎實的深度學習工程基礎
- 熟練使用 PyTorch 等深度學習框架
- 能獨立完成模型訓練、調參、調試及部署工作
3）生成式模型的工程實踐經驗
- 有 Diffusion / GAN / VAE 等至少一種生成式模型的實際使用經驗
- 理解生成模型在真實工程場景中的性能開銷與成本約束
4）良好的工程能力與職業(yè)素養(yǎng)
- 熟練掌握 Python，具備良好的代碼結構設計與工程習慣
- 能獨立推進任務，具備良好的溝通能力和跨團隊協(xié)作意識
三、加分項（Strong Plus）
- 熟悉 NeRF / 3D 重建 / 3D 渲染相關技術或管線
- 有將生成式模型與 3D / 圖像 / 視頻任務結合的落地經驗
- 了解多模態(tài)生成、跨模態(tài)表示或相關工程實踐
- 有算法產品化、系統(tǒng)性能優(yōu)化或大規(guī)模數(shù)據(jù)處理經驗
工作地點
蘇州工業(yè)園區(qū)人工智能產業(yè)園D4 5樓
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馮稚鈞/產品經理
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觀照智能科技(蘇州)有限公司觀照智能科技（蘇州）有限公司2024年10月成立，位于中國（江蘇）自由貿易試驗區(qū)蘇州片區(qū)蘇州工業(yè)園區(qū)人工智能產業(yè)園，專注CIM技術的城市管理服務。公司依托院士團隊，以“CIM+AI+智能硬件”模式推動城市管理從信息化向認知智能轉型，核心業(yè)務覆蓋智慧園林、低空經濟和數(shù)字孿生，提供智慧園林管理（綠化資產管理、綠化指標統(tǒng)計等）、低空經濟應用（城市綠化維護、市政道路維護等）、數(shù)字孿生技術（AI全天候巡檢、定制養(yǎng)護計劃等）解決方案。公司擁有自研航空鎂鋁合金材料硬件（光譜儀+鏡頭小于500g）、基于城市空間認知模型的單木分割算法、1:1還原現(xiàn)場實景的數(shù)字孿生技術等核心優(yōu)勢，與中國科學院、南京林業(yè)大學等合作，項目案例包括曹頂公園（快速資產統(tǒng)計支持循證決策）、中央廣場（單木資產語義化支撐科學養(yǎng)護）；住建部領導曾實地考察研發(fā)成果，應用機器視覺實現(xiàn)城市綠化精細化管養(yǎng)。作為新興科技企業(yè)，公司堅持“CIM+AI+智能硬件”技術路徑，從“軟件即服務”升級為“結果即服務”，持續(xù)優(yōu)化城市管理智能化方案，助力城市管理效率提升與可持續(xù)發(fā)展。
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