高德地图算法工程师-3D生成
任职要求
1. 计算机视觉、图形学等相关专业硕士及以上学历。 2. 熟练掌握3D生成与重建技术，包括但不限于NeRF、3DGS、Diffusion、Autoregressive等，有实际项目经验者优先。 3. 熟悉深度学习驱动的3D数字人技术，包括人体建模、骨骼绑定、动作捕捉和表情…
工作职责
岗位介绍 我们正在寻找充满热情、富有创造力的3D生成算法工程师，加入我们的前沿技术研发团队。您将专注于开发先进的3D生成算法，构建下一代三维地图渲染形态，并探索其在多领域的创新应用场景。 主要职责 1. 3D生成算法研发：负责3D物体与3D场景生成算法的开发与优化，探索高效的3D表示方式（如NeRF、3DGS等），并改进扩散或自回归生成模型，提升单图到3D物体或场景生成的精度与稳定性。 2. 3D Mesh驱动算法研发：研发基于自回归架构的3D Mesh自动绑骨与动作序列生成算法，实现通用的3D Mesh驱动。 3. 应用场景探索与落地：探索三维地图的创新应用，并且与上下游团队紧密合作，推动技术从研发到实际应用的转化。
负责解决3D动漫影视行业相关的3D物体和3D人头生成中的3D生成模型训练，3D表征探索，稀疏视角重建，模型注册，重布线等一些列问题。
T-Star计划是阿里巴巴淘天集团顶尖人才招聘和培养项目，继承“阿里星〞的使命与愿景，面向全球招募顶尖技术人才。首次开设实习生专项招聘，面向2025年10月后毕业的校优秀技术同学。期待你们在淘天，通过极具挑战的前沿课题与亿级规模的海量数据、应用场景，探索和实践最前沿的Al技术，在有价值的业务场景落地技术成果。 1.3D基座大模型，探索基于稀疏图片的3R建模技术，支持动态/静态场景，输出高精度位姿、点云、深度图等； 2.3D生成大模型，探索自回归（AutoRegressive）和强化学习（Reinforcement Learning）相结合的3D生成技术，提高3D生成的精度、可控性和泛化性； 3.材质大模型，探索基于Diffusion的材质属性预测与生成技术，实现PBR材质预测、可控高清材质生成等。 T-Star实习可以带给你什么？ ꔷ ①加入前沿技术探索队伍，参与顶级课题研究，有机会实现工业界项目落地。②跟企业大牛导师/学术界名导一起做有价值的课题。③丰富的技术资源、海量的数据与优秀的团队助力发paper
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1.基于CUDA开发用于AI3D模型训练的高精度网格重建算法，包括可微渲染、网格优化与GPU加速； 2.设计实现可微渲染和神经渲染系统，支持AI模型训练的高质量3D数据生成； 3.开发面向大规模3D数据处理的几何算法：高精度网格重建、简化、拓扑优化； 4.实现SIGGRAPH级别的AI3D重建算法工程化，优化训练数据质量和生成效率；