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职位搜索/小马智行/算法实习生 - 视频生成
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小马智行 (Pony AI)

职位信息

广东省-广州市 / 北京市 / 广东省-深圳市 / 上海市
无经验要求
实习生
仅现场办公
本科
实习/见习

标签

PyTorch自动驾驶CUDA多视图几何Nerf三维重建Colmap3D Gaussian Splatting
💡

核心评价

前沿技术实习,成长空间大,但薪资和福利不明确。

算法实习生 - 视频生成

🤖 AI 估测:¥4K-8K

发布时间:大约 19 小时前

立即应聘

ℹ️关于这个职位

该职位专注于基于3D Gaussian Splatting的三维重建算法研发,应用于自动驾驶场景重建与仿真
你将参与优化3DGS模型、提升渲染质量与性能,并搭建数据闭环
适合对三维视觉和自动驾驶感兴趣、具备扎实编程与数学基础的在校学生

✓工作职责

负责基于 3D Gaussian Splatting (3DGS) 的三维重建核心算法研发,应用于自动驾驶路采数据重建与仿真场景生成
优化 3DGS 模型工程链路,针对自动驾驶复杂路况、动态障碍物、大尺度街景等场景,提升重建质量与算法鲁棒性
开展 3DGS 模型的显存优化、高斯点剪枝与存储压缩,提升云端渲染性能与训练吞吐效率
搭建与完善三维重建数据闭环:构建包含多视图图像预处理、位姿估计(如 COLMAP)、点云融合、数据清洗与场景去噪的高效工程流水线
跟踪并复现 3D 视觉方向 SOTA,建立可复用的基准与评测体系,输出技术文档与复盘报告

⭐最低要求

计算机/人工智能/数学/测绘等相关专业,本科及以上学历
熟练掌握 Python 与 C++,具备扎实的算法底子与工程实现能力
熟悉主流深度学习框架(PyTorch),有从零训练、调参及系统性的踩坑经验
掌握主流三维视觉算法与基础理论:熟悉多视图几何、相机模型、NeRF 或 3DGS 算法原理
具备较强的数学基础(线性代数、空间几何)和良好的代码阅读能力,能独立解析和修改开源代码
强烈的工程落地导向,关注渲染质量(PSNR, SSIM, LPIPS)与性能指标(训练时长, 显存占用, 云端渲染帧率),有实际的性能调优经验
具备快速学习能力与良好的沟通协作能力

👍优先资格

具备大尺度场景重建项目经验者优先
熟悉前馈式三维重建研究或工程经验者优先
有 CUDA 算子开发及性能调优(如自定义前向/反向传播算子)经验者优先
有自动驾驶感知、闭环仿真数据生成、或大规模 LiDAR 点云处理经验者优先
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