科研算法工程师（图形3D重建与生成方向 ）

岗位描述：研究与开发（满足其中一项即可）面向单物体与场景级3D重建（几何/外观）：如多视图/稀视角重建、隐式/显式表示与优化等；几何+外观（SVBRDF/材质）联合估计与可编辑渲染/重光照；3D生成：文本/图像/视频到3D，或生成与重建的融合（补全、细节增强等）。技术创新跟踪三维重建、逆渲染、神经场与3D生成前沿，提出并实现新方法；产出高质量论文/专利/开源成果，沉淀可复现的基准与工具链。学术交流参与/组织学术与产业交流（CVPR/ICCV/ECCV/SIGGRAPH/NeurIPS等），展示阶段性成果与最佳实践。岗位要求教育背景：计算机图形学、计算机视觉、人工智能、计算摄影、机器人等相关专业，本科及以上，硕/博优先；技术技能：编程与工程：熟练使用一种主流编程语言（如Python/C++）与良好工程实践；熟悉一种主流深度学习框架（如PyTorch/TensorFlow/JAX）。满足其一或若干项即可：-三维基础：具备多视图几何/相机模型/优化等基础能力，或熟悉三维数据处理（点云/网格/体素/隐式表示等）中的一种常用路径；熟悉任一开源或自研的重建/配准/标定工具（如COLMAP）。-表示与渲染：了解至少一种3D表示（Mesh/PointCloud/NeRF/3DGS/SDF等）及其训练或渲染流程；对可微渲染/逆渲染/材质建模等方向中的任一方向有实操或研究经历者优先。-生成建模：熟悉扩散/生成模型在3D中的任一典型应用（Text/Image/Video-to-3D、几何/外观生成等）。加分项硬件部署经验：实际LiDAR、结构光、深度相机部署与多传感器标定；真实世界场景标定与材质扫描流程搭建。