影石深度学习算法实习生（场景重建方向）
任职要求
1.硕士及以上学历，模式识别、计算机视觉、数学、电子信息等相关专业优先； 2.能够熟练使用Tensorflow/Pytorch中的一种或多种深度学习框架，熟练使用Python； 3.熟悉多视角几何、三维重建、生成式模型相关算法理论知识； 4.具备相关领域工程背景：在无人机、自动驾驶、机器人相…
工作职责
1.负责3D内容&视频⽣成与重建算法，包括但不限于三维重建技术（NeRF/3DGS、MVS、VGGT）和视频生成技术（Diffusion等）相关算法前沿技术跟进和研发落地； 2.深⼊下游应⽤场景，结合场景重建、神经渲染、生成式AI等为算法提供可用于训练/评估的高质量数据，支持高级智能感知系统的研发落地； 3.探索大规模场景下的重建与生成:3DGS/Nerf、World Model、Diffusion、VGGT等技术研发和业务落地。
1.研发基于多传感器（激光雷达、摄像头等）的4D时空场景重建和生成算法，融合时序信息实现动态物体和静态场景高精度建模； 2.研发场景生成、可交互视频生成等技术，支持自动驾驶场景的高保真场景生成，用于端到端自动驾驶算法的闭环仿真和强化学习训练； 3.结合闭环仿真结果，对场景生成相关算法进行迭代，推动端到端自动驾驶系统的联合优化。
1.研发基于多传感器（激光雷达、摄像头等）的4D时空场景重建和生成算法，融合时序信息实现动态物体和静态场景高精度建模； 2.研发场景生成、可交互视频生成等技术，支持自动驾驶场景的高保真场景生成，用于端到端自动驾驶算法的闭环仿真和强化学习训练； 3.结合闭环仿真结果，对场景生成相关算法进行迭代，推动端到端自动驾驶系统的联合优化。
1. 熟悉bev/occ/静态bev/3d等方向的云端模型训练和相关推理部署、Drivesora/Qwen-WAN等世界模型-生成大模型的多模态训练和相关推理部署、基于3DGS的StreetGaussian/DGGT/ReconDreamer场景重建算法开发和相关推理部署。 2. 熟悉自动驾驶数据的预处理、挖掘和特征工程， 对大模型的强化学习及相关框架有一定了解更佳。 3. 结合公司已有的自动驾驶相关数据对大模型finetune，使世界模型更好服务于自动驾驶业务的数据和仿真需求。 4. 与部署优化工程师合作，确保算法的实际可行性和集成性。 5. 跟踪最新的科研进展和技术趋势，将前沿技术应用于解决实际问题中。
我们正在寻找一位热衷于自动驾驶/机器人领域有浓厚兴趣的实习生, 参与前沿技术在自动驾驶领域的落地应用。 1、参与基于深度学习的3D/4D场景重建/渲染; 2、参与VLM大模型的微调、部署、数据处理、评测工作，推动VLM技术在自动化4D真值标注的应用落地，解决实际业务挑战。 3、跟踪和参与领域前沿研究，参与论文发表或专利申请；