AI 实习生-计算机视觉算法（三维重建）

优缺点分析

角色解读

• 从实习生转为正式员工，成长为三维重建领域的算法专家
• 积累丰富的产品化经验，参与从研究到落地的完整流程，提升工程能力
• 未来可向高级算法工程师、技术负责人或研发管理者方向发展
• 参与三维重建核心算法研究，围绕3DGS、NeRF、SLAM等前沿技术进行算法设计与优化
• 负责算法的工程实现与系统集成，将研究成果转化到大疆产品中
• 持续跟踪业界最新技术动态，进行创新方案验证，推动技术落地
• 扎实的数理基础和多视图几何、优化理论等计算机视觉核心知识
• 熟练掌握C/C++/Python，有CUDA编程和性能优化经验更佳
• 具有三维重建相关技术（如3DGS、NeRF、SLAM等）的研究或落地经验

申请策略

• 关注大疆的招聘动态和笔试面试经验，了解其对算法和编程的考察重点
• 准备一个与三维重建相关的技术分享或项目展示，体现思考深度
• 突出三维重建相关项目经历，如3DGS、NeRF、SLAM等算法的实现或改进
• 强调编程能力，特别是C++和CUDA优化经验，以及开源项目贡献
• 展示学术成果，如顶级会议论文、竞赛排名或高质量开源代码
• 复习多视图几何、优化理论和经典三维重建算法，夯实基础
• 练习使用PyTorch等框架实现3DGS或NeRF，并尝试复现论文
• 学习CUDA编程和性能优化技巧，提升工程能力

面试指南

• 对于原理类问题，先给出核心概念，然后对比不同方法，最后结合实际应用阐述
• 对于项目类问题，使用STAR法则（情境-任务-行动-结果），突出技术贡献和思考
• 对于优化类问题，从算法和工程两个层面分析，提出具体改进措施
• 请解释3DGS和NeRF的核心原理及优缺点对比
• 如何优化一个基于NeRF的模型使其更快？
• 描述你做过的一个三维重建项目，遇到的最大挑战是什么？
• 给定一组多视角图像，如何重建出稠密点云？
• CUDA编程中如何优化内存访问以提高性能？