vivo3D-AIGC算法专家（杭州&西安）
任职要求
1. 计算机科学、人工智能、机器学习或相关领域，硕士及以上学历，熟悉扩散模型、神经渲染； 2. 具备扎实的计算机背景知识、机器学习、深度学习实践经验，熟悉一种主流的机器学习框架（Tensorflow，PyTorch，MXNet）； 3. 动手实现能力强，代码基本功扎实，熟练掌握三维重建技术…
工作职责
1. 负责3D建模算法研究与应用，包括但不限于Gaussian Splatting建模，位姿估计，光照估计、可微渲染。 2. 研究AIGC算法在移动终端和3D建模算法中的算法研发，推动可控生成，画质增强，新视点生成等核心技术的探索。 3. 与工程、产品团队配合，推动团队成果的应用落地； 4. 带领实习生发表前沿学术论文，撰写专利等，推进技术进步。
ꔷ 模型选型与评测：负责跟踪和深度评测业界前沿的Text/Image-to-3D模型（如混元、VAST、Meshy等），建立“文玩”品类的评测基准（Benchmark），从质量、速度、成本、可塑性等多维度输出评估报告，并参与制定技术共建方案。 ꔷ 训练框架搭建：主导或参与自建3D AIGC训练框架，实现SFT（监督微调）、PO（偏好优化）、RLHF以及模型蒸馏等全套“后训练”链路。 ꔷ 模型SFT与强化：深入“文玩”业务场景，构建高质量SFT数据集（如品类黑话、风格化），对底座模型进行微调，使其更懂品类。 ꔷ 可打印性优化：探索使用PO/RLHF技术，构建“高可打印性”偏好数据集，训练AIGC模型使其倾向于生成结构稳定、易于修复、符合制造标准的3D模型，构建核心数据与模型壁垒。 ꔷ 模型优化与部署： 负责3D生成模型的轻量化、蒸馏和加速，优化推理速度和成本，满足平台规模化应用需求。
1. 核心技术攻关：主导基于视觉信息的3D内容生产，突破高质量内容、高效率生产等技术瓶颈； 2. 前沿技术的场景化探索：研究3D视觉方向（包含但不限于：三维重建与生成、新视角合成、空间感知）的前沿技术趋势，探索技术场景化的路径，结合业务需求孵化创新应用。
介绍：团队致力于利用 AIGC 3D、柔性制造等颠覆性技术，重构设计与生产链路。在这里，你将直接参与攻克 3D 打印领域“纹理一致性”与“光照干扰”等行业难题，研究成果将直接转化为生产力，赋能千万级用户的创意实现。如果你热爱用 AI 重塑物理世界，渴望在 3D 打印与 AIGC 的交叉点创造奇迹，欢迎加入！ 岗位职责： 1、全链路纹理生成： 负责构建从“单视图输入”到“高质量全彩纹理输出”的完整技术闭环，重点攻克复杂遮挡结构下的纹理驳杂与细节缺失难题，确保产出满足 3D 彩色打印及定制化手办生产的高标准一致性要求。 核心技术攻关： 主导基于体素颜色场的原生连续纹理建模以实现“内里着色”，研发具备光照解耦能力的生成模型以剔除阴影干扰，并设计针对百万级面片的高效 UV 展开算法，在秒级响应中实现效率与精度的最优平衡。 2、渲染与实物一致性： 深度融合 3D 打印工艺特性，通过算法消除数字模型与物理成品间的视觉落差，解决因光照残留导致的上色不均问题，确保定制产品在多视角下呈现高度一致的色彩还原度与工业级均匀度。 工程化与落地： 与产品及 3D 打印工程师紧密合作，将算法模型转化为高鲁棒性的工程模块，降低对多视角输入的依赖，持续优化推理性能以适配生产环境算力，推动 3D 纹理生成技术在高端个性化定制领域的规模化应用。
1. 核心技术攻关：主导基于视觉信息的3D内容生产，突破高质量内容、高效率生产等技术瓶颈； 2. 前沿技术的场景化探索：研究3D视觉方向（包含但不限于：三维重建与生成、新视角合成、空间感知）的前沿技术趋势，探索技术场景化的路径，结合业务需求孵化创新应用。