阿里巴巴1688-3D AIGC 算法工程师 / 算法专家 (Text/2D-to-3D 生成方向）-杭州
任职要求
‒ 计算机科学、人工智能、计算机图形学等相关专业硕士及以上学历。 ‒ 精通PyTorch/TensorFlow，具备出色AI模型工程能力；熟悉大规模分布式训练框架者优先。 ‒ 深入理解一种或多种3D表征（如NeRF, SDF, Mesh, Voxel, Point Cloud），并熟悉Diffusion Model, GANs等主流生成模型原…
工作职责
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。
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。
ꔷ Mesh修复与优化：负责“Mesh自动化修复引擎”的研发，解决AIGC模型输出的网格破洞、非流形、漂浮件、法线错误、噪点等问题，实现高质量的水密（Watertight）网格输出和自动化重拓扑（Retopology）。 ꔷ 可制造性分析： 研发3D模型可制造性（3D打印）智能分析算法，自动检测薄壁、悬垂角度、过小细节、打印风险等，并输出分析报告与修复建议。 ꔷ AI参数化基座生成：攻坚“AI参数化基座生成器”V1至V2。研发算法智能分析主体Mesh的姿态、尺寸和接口特征，自动从CAD标准库中匹配、生成并融合参数化基座（如吊坠扣、戒指圈、印章底座），解决Mesh与CAD的“最后一公里”融合难题。 ꔷ 智能支撑生成：针对SLA/DLP等高精度打印工艺，开发智能支撑生成算法，实现支撑结构的最优化（易拆卸、少接触面、省材料）。 ꔷ 几何算法库构建：负责几何处理相关算法库的搭建、性能优化与维护。
1、负责3D能力与图像/视频生成结合的算法研发与优化，跟进三维视觉领域的前沿技术研究； 2、支持字节跳动各个产品线3D相关的业务需求； 3、跟进生成领域的新技术； 4、负责推动3D能力与视频生成相关技术落地于特效、视频编辑、商业化等领域的应用； 5、根据团队的整体目标和规划，进行相关的研发工作。