vivo3D生成算法工程师
社招全职3年以上研发类地点：西安 | 杭州状态：招聘
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，包括但不限于MVS，NeRF，Gaussian Splatting。 4. 具备良好的解决问题能力、团队合作能力和沟通能力，并且善于主动发现问题并且积极探索，有自我驱动力，勤奋好学。
工作职责
1. 负责基于AIGC的新视点生成算法的探索和研究，熟悉视频生成模型和IBR新视角生成算法，实现图到视频的可控新视角生成； 2. 负责3D高质量物体和场景重建算法的探索和研究，包括但不限于Gaussian Splatting和Dust3R，借助AIGC和计算摄影实现稀疏高质量重建，训练加速，画质提升等； 3. 负责新视角生成算法的工程化及算法复现，结合未来实际应用场景，实现算法储备及相关解决方案；
包括英文材料
机器学习+
https://www.youtube.com/watch?v=0oyDqO8PjIg
Learn about machine learning and AI with this comprehensive 11-hour course from @LunarTech_ai.
https://www.youtube.com/watch?v=i_LwzRVP7bg
Learn Machine Learning in a way that is accessible to absolute beginners.
https://www.youtube.com/watch?v=NWONeJKn6kc
Learn the theory and practical application of machine learning concepts in this comprehensive course for beginners.
https://www.youtube.com/watch?v=PcbuKRNtCUc
Learn about all the most important concepts and terms related to machine learning and AI.
学历+
深度学习+
https://d2l.ai/
Interactive deep learning book with code, math, and discussions.
TensorFlow+
https://www.youtube.com/watch?v=tpCFfeUEGs8
Ready to learn the fundamentals of TensorFlow and deep learning with Python? Well, you’ve come to the right place.
https://www.youtube.com/watch?v=ZUKz4125WNI
This part continues right where part one left off so get that Google Colab window open and get ready to write plenty more TensorFlow code.
PyTorch+
https://datawhalechina.github.io/thorough-pytorch/
PyTorch是利用深度学习进行数据科学研究的重要工具，在灵活性、可读性和性能上都具备相当的优势，近年来已成为学术界实现深度学习算法最常用的框架。
https://www.youtube.com/watch?v=V_xro1bcAuA
Learn PyTorch for deep learning in this comprehensive course for beginners. PyTorch is a machine learning framework written in Python.
MXNet+
https://www.tutorialspoint.com/apache_mxnet/index.htm
Apache MXNet is a powerful deep learning framework that supports both symbolic and imperative programming.
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1、3D生成任务处理和模型训练：参与3D生成相关的研究项目，设计和实现高效的3D生成算法；设计和实施3D生成模型的训练方案，优化模型性能；进行实验和测试，评估模型的效果和性能；研究和应用最新的3D生成技术和方法，保持技术的前沿性；与团队合作，解决3D生成过程中遇到的技术难题； 2、3D数据处理：处理和分析各种类型的3D数据；开发和优化3D数据处理工具和算法，以提高数据处理效率和质量；维护和管理3D数据集，确保数据的完整性和一致性。
更新于 2025-02-14
实习高德研究型实习生
岗位介绍 我们正在寻找充满热情、富有创造力的3D生成与重建算法工程师，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，推动技术从研发到实际应用的转化。
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1、负责3D内容生成前沿技术的攻坚，包括文生3D、图生3D等； 2、支持字节跳动各个产品线3D内容生成相关的业务需求； 3、跟进3D内容生成领域的新技术； 4、负责推动3D内容生成技术落地于AR/VR/XR场景； 5、根据团队的整体目标和规划，进行相关的研发工作。
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