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岗位职责
1、核心算法研发与优化: 深入探索并优化3D Gaussian Splatting算法,重点提升其在大规模场景(城市级、工厂、大型室内空间)中的三维重建效率、渲染质量及内存使用表现。
2、挑战性场景攻坚: 针对弱纹理或重复纹理区域的建模难点,通过算法创新融合多源信息(如点云、IMU等),实现稳定且完整的三维结构恢复。
3、多模态数据融合: 设计并实现激光雷达点云、RGB图像、相机位姿等多源数据的高精度自动对齐与联合优化算法流程。
4、系统集成与部署: 将研发的算法进行模块化封装,并与现有C++/Python系统架构无缝集成,保障系统的稳定性与可拓展性。
5、技术跟踪与创新: 密切关注CVPR、ICCV、SIGGRAPH等国际顶级会议的前沿进展,快速完成新技术的实验验证并推动落地应用。

任职资格
1、技术栈精通
编程语言: 精通 C++ (11/14/17),具备扎实的Linux环境下大型项目开发、调试及性能分析经验。
GPU编程: 精通 CUDA 开发,拥有独立编写、调试和优化CUDA内核的能力,熟练使用Nsight等相关工具。
脚本语言: 熟练掌握 Python 及主流科学计算库(NumPy, PyTorch)。

2、专业领域知识:
深入理解 3D Gaussian Splatting 的理论基础,具备实际项目开发或修改开源实现(如gaussian-splatting)的经验。
熟悉 Structure from Motion (SfM)、Multi-View Stereo (MVS)、SLAM 等传统多视图几何方法。
具有激光点云数据处理经验,掌握点云配准(如ICP、NDT)、滤波、分割等常用技术。

3、问题解决能力
具备优秀的逻辑分析与技术攻关能力,能独立承担高难度的研发任务。

4、优先考虑
有成功应对大场景(如内存溢出、训练耗时过长)或弱纹理区域重建失败的实际案例。
具备图像与激光点云(或其他传感器)自动标定、对齐与融合的项目经历。
熟悉至少一种主流深度学习框架(PyTorch为必需),并有修改底层算子或开发自定义CUDA算子的经验。
在CVPR、ICCV、ECCV、SIGGRAPH等顶级会议或期刊发表过相关论文。
了解计算机图形学实时渲染管线(如OpenGL/Vulkan/DirectX之一)。
2026-07-10 13:01
IP属地:广东深圳

职位福利

硕士3-5年发表算法相关优秀论文C/C++cudaPyTorch3DGSMVSSFMSLAM算法优秀开源项目经历模型加速/性能优化
企业发布信息图
深圳赛尔智控科技有限公司
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