文远知行三维仿真系统实习生 - （2027届-可转正）
任职要求
计算机科学、自动化、数学、机器人等相关专业硕士及以上学历，或具备同等水平的实践经验； 出色的编程能力，熟练掌握Python和C++，代码风格良好，注重工程规范与算法性能优化； 对三维重建数据链路有扎实的理论基础与实践经验，熟悉其主流算法框架与技术脉络； 具备优秀的数学功底，包括但不限于线性代数、概率统计、数值优化与几何计算； 强烈的自驱力、求知欲和解决问题的能力，能够在…
工作职责
团队介绍 我们致力于打造自动驾驶领域的下一代数据闭环系统。我们正在探索如何利用生成式AI重构物理世界，从海量路测数据中提取高保真、可交互的三维场景，构建大规模世界模型。我们寻找热衷于将前沿三维视觉技术转化为数据生产力的伙伴，共同攻克自动驾驶在复杂场景下的仿真与泛化难题。 负责优化前沿三维重建（如神经辐射场、高斯泼溅等技术体系）数据链路，提升数据链路自动化程度、稳定性、处理效率和吞吐量； 将三维重建技术应用于自动驾驶的数据合成、仿真环境构建、高精地图生成以及场景理解等领域，为自动驾驶的研发与测试提供核心工具与数据支撑； 跟进学术界与工业界最新进展，能够将创新技术进行工程化落地，并与感知、规划、仿真等团队协作，推动技术方案在实际业务中的部署与应用。
团队介绍 我们致力于打造自动驾驶领域的下一代数据闭环系统。我们正在探索如何利用生成式AI重构物理世界，从海量路测数据中提取高保真、可交互的三维场景，构建大规模世界模型。我们寻找热衷于将前沿三维视觉技术转化为数据生产力的伙伴，共同攻克自动驾驶在复杂场景下的仿真与泛化难题。 负责3D高斯泼溅（3DGS）及前馈式生成模型的训练链路优化，提升训练速度、显存效率与模型稳定性； 设计与实现分布式训练框架，支持大规模三维场景数据的高并发训练与高效迭代； 深入硬件与计算栈，进行GPU算子优化、内存调度与混合精度训练策略的研发； 与三维视觉、自动驾驶仿真团队紧密协作，将优化后的训练系统应用于场景生成、神经渲染、高精地图构建等实际业务； 跟踪学术界与工业界在训练加速、模型压缩、系统架构等方面的最新进展，推动技术落地并形成工程实践。
1.参与机器人硬件的组装调试和仿真分析； 2.参与设计机器人性能测试及标定设备，协助各项测试及数据分析； 3.协助结构零件的2D和3D图纸设计，材料选型及工艺设计，跟进机器人的打样、组装及调试； 4.协助机器人静力及动力学仿真。
参与新能源汽车电池包热管理系统的三维仿真建模与优化工作，主要使用 STAR-CCM+ 进行流体与热耦合仿真分析。 协助完成电池包在不同工况（如快充、高温、低温等）下的温度场、流场仿真，评估散热/加热性能并提出改进建议。 配合团队完成仿真结果的后处理与分析，生成可视化报告（如温度分布、流速云图、压力降等）。 参与简化仿真模型、优化网格划分策略，提升计算效率。
在资深研究员的指导下，参与基于世界模型的自动驾驶仿真器研发与原型系统实现，重点包括以下方向的探索与验证： 1、面向 DrivingDiffusion/World Model 的交通行为生成算法研究与优化，完成模型复现、算法原型实现并应用于真实仿真任务中； 2、基于车辆录制采集素材数据开展 Video-to-Simulation 场景重建，包括 3D 几何重建、轨迹解析、场景结构化等模块的探索与实现； 3、探索 世界模型（World Model）、动态场景生成、神经渲染（3DGS/NeRF）等前沿技术在自动驾驶仿真引擎中的应用，并构建可运行的 Simulation Engine 原型； 4、开展相关前沿算法调研，撰写技术报告，必要时发表高水平论文或技术成果。