阿里巴巴1688-3D AIGC 算法工程师 / 专家 (3D 纹理与色彩生成方向)-杭州
任职要求
1、希望背景： 计算机视觉、图形学、人工智能或相关专业硕士及以上学历。 2、专业基础： 精通深度学习框架（PyTorch/TensorFlow），对 Diffusion Model、GAN、NeRF、3D Gaussian Splatting 等生成式 AI 模型有深入理解；具备扎实的计算机图形学基础，熟悉纹理映射、UV 展开、光照渲染原理及 3D 打印工艺流程。 3、项目经验： 有 3D AIGC、纹理合成、图像修复（Inpainting）或多视角几何重建相关项目经验；熟悉体素化数据处理或隐式神经表示（Implicit Neural Representa…
工作职责
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。
我们是蚂蚁集团网络技术团队，为蚂蚁集团全站提供通智一体、稳定高效的网络基础设施产品、平台和服务。 ● 负责集合通信库的设计和研发； ● 通过稳定性建设和通信优化提升大模型训练效率和减少推理成本；
部门介绍： 业界领先的地图渲染团队，新一代智能导航的领军者。核心目标是通过导人、导车的产品形态落地，核心技术能力的升级创新，持续为导航、打车、信息、汽车的地图渲染、车道级导航、AI应用提供引擎能力支撑；还有面向未来的云渲染、数字孪生等方向的探索；团队专注地图渲染研发，技术氛围浓厚、追求产品极致，以连接真实世界，服务于广大用户的出行和生活。 部门亮点： ● 车道级导航业界领先，利用几何建模技术，最早实现了人车共导和沉浸式导航。 ● 3D视界，采用游戏化实时渲染技术，结合AI技术，创新性实现了时空互联地图。 ● 顶流产品所需要的渲染技术、图形学、几何建模等业界难题等你来挑战。 岗位职责： 1. 负责3D空间关系构建与建模算法研发； 2. 负责几何图形算法的架构设计与落地； 3. 负责道路数据的精细化渲染研发。
团队介绍： 高德地图机器学习研发部是公司AI核心技术引擎，聚焦多模态大模型、视频生成与理解、图像编辑与生成等前沿领域。团队深耕人工智能技术落地，支撑亿级用户产品，同时长期投入前沿探索，在NeurIPS/ICLR/CVPR/ACL等顶会发表多篇论文，多项成果入选“最有影响力论文”榜单。我们拥有海量数据与算力资源，鼓励创新突破，诚邀你与顶尖算法专家并肩，共同定义AI的未来！如果你渴望挑战多模态与生成式AI的技术巅峰，在视频、图像、大模型的交叉领域实现突破，欢迎加入我们！团队的github页面是：https://github.com/AMAP-ML/ 我们提供 • 参与亿级用户产品的AI核心算法研发，见证技术直接赋能业务； • 与学术大牛和工业界专家共事，持续提升技术视野； • 顶配算力资源+开放创新氛围，支持前沿探索与顶会论文发表。 具体职责包括但不限于： 1. 视频生成：负责视频生成技术的前沿技术的研究，对AIGC的diffusion和auto-regressive技术有深入了解，在T2I/AIGCT2V/I2V上面有一定的研究，图文对齐，长视频生成等有一定的研究，做好视频生成在高德业务（广告，POI详情页等）中的进行落地。 2. 视频理解：能够使用和优化多模态大模型对用户上传的视频进行质量理解，标签，densecaption，视频summary等生成，作用到视频的搜索，广告，推荐等业务的落地。 3. 世界模型： 参与世界模型的构建，能够使用最新的视频生成技术，3D技术等构建符合人类物理规律的统一的世界模型，在高德的业务进行落地。 4. 紧跟技术前沿和技术沉淀，形成顶会论文和专利。
1、嵌入式AI系统开发： • 负责RTOS系统平台上多模态AI终端产品的研发，包括方案评估、软件架构设计、核心功能模块（如人脸/手势识别、行为分析）开发与部署； • 主导端侧AI模型轻量化、跨平台推理框架适配（TensorFlow Lite/MNN/NCNN）及NPU芯片的性能优化（如内存、功耗、实时性）； • 结合硬件特性设计轻量化模型架构，完成从算法训练到嵌入式端侧部署的全链路开发。 2、多模态算法工程化： • 优化计算机视觉算法在嵌入式设备（IoT/AR硬件/AI机器人）的落地效果，解决低算力、高延迟、多干扰场景下的工程挑战； • 开发芯片算子库适配方案，参与芯片选型、AI工具链优化及端云协同架构设计； • 探索多模态交互（视觉+语音+传感器）在智能终端的创新应用，如AI玩偶、陪伴机器人等。 3、跨团队协作与交付： • 与芯片厂商、算法团队、硬件团队协同开发，主导端侧SDK集成及性能调优，确保产品按时交付； • 支持产品量产落地，保障系统稳定性与用户体验。