小米仿真算法实习生
任职要求
硕士/博士在读，计算机科学、人工智能、电子工程、数学等相关专业； 有以下方向经验之一优先: 传感器仿真，场景重建，资产生成； 动手能力解决问题能力强优先，如有Github Repo高星项目； 有竞赛成绩或在SIGGRAPH、SIGGRAPH Asia、CVPR、ICCV、…
工作职责
支持基于 3DGS 的 Camera/LIDAR/RADAR/USS 等传感器仿真工作； 支持基于 DiT的视频、图像Diffusion模型在自动驾驶仿真工作； 产出高质量论文，或将算法应用于实际业务场景中。
1、负责端到端的多视角三维重建流水线设计与实现，包括数据预处理、标定对齐、稠密重建与渲染； 2、基于 NeRF / 3DGS 等先进神经渲染方法，研发可扩展的模型及部署方案； 3、设计并搭建评估指标/自动化测试，用于量化重建质量、实时性与下游任务影响； 4、与数据工程、标注、仿真和感知团队协作，将研究成果工程化并部署到训练/离线渲染/实时仿真管线中；
日常实习：面向全体在校生，为符合岗位要求的同学提供为期3个月及以上的项目实践机会。 团队介绍：字节跳动 Seed 团队成立于 2023 年，致力于寻找通用智能的新方法，追求智能上限。团队研究方向涵盖 LLM、GenMedia、AI for Science、机器人等，在中国、新加坡、美国等地设有实验室和岗位。 Seed 团队在 AI 领域拥有长期愿景与决心，坚持深耕基础，期望成为世界一流的 AI 研究团队，为科技和社会发展作出贡献。目前团队已推出业界领先的通用大模型以及前沿的多模态能力，支持豆包、扣子、即梦等超过 50 个应用场景。 1、参与构建机器人仿真数据生成链路及仿真环境，支持机器人大模型研发； 2、探索前沿仿真技术在具身数据生成、模型训练与模型评测的应用； 3、探索仿真内模型能力在现实机器人平台的部署与应用，推动实现模型能力迁移。
1.探索并研发下一代自动驾驶仿真核心算法,推动技术创新与迭代。 2.开发针对端到端自动驾驶模型的场景重建算法,包括障碍物重建、地图元素重建等。 3.优化场景重建算法的精度和性能,确保算法在实际应用中的可行性和高效性。
1、负责端到端的多视角三维重建流水线设计与实现，包括数据预处理、标定对齐、稠密重建与渲染； 2、基于 NeRF / 3DGS 等先进神经渲染方法，研发可扩展的模型及部署方案； 3、设计并搭建评估指标/自动化测试，用于量化重建质量、实时性与下游任务影响； 4、与数据工程、标注、仿真和感知团队协作，将研究成果工程化并部署到训练/离线渲染/实时仿真管线中；