初速度
Feedforward-3DGS算法工程师
Feedforward-3DGS算法工程师
发布于 1 天前普通员工/个人贡献者
全职员工仅现场办公计算机视觉工程
计算机视觉工程
3Dgs
4Dgs
Bev
Nerf
Occ
Pytorch
Tensorrt
端到端大模型
可微分渲染
值不值得投
78综合评分
综合评分 78
前沿自动驾驶算法岗，技术栈顶尖、成长空间大，薪资竞争力强，但工作强度与压力可能较高。
从薪资福利、成长发展、工作生活和使命价值四个维度综合评估，方便横向比较。
薪资怎么样
4万
与计算机视觉工程中位数基本持平
发布情况
新岗位 · 昨天发布
公司情况
这家公司招聘很活跃
73 个在招
市场机会
选择面较广
北京 · 计算机视觉工程 · 约 130 个在招
职位详情
关于这个职位
该职位负责自动驾驶端到端大模型中的3DGS核心算法研发，实现动态场景的多视角、语义与几何联合重建
你需要探索3DGS监督机制，优化BEV和OCC特征，以提升模型的泛化能力，支撑闭环仿真与模型训练
最低要求
计算机科学、人工智能、自动化等相关专业硕士及以上学历
熟练掌握Python/C++，熟悉PyTorch/TensorRT，具备良好的数据结构与算法基础
熟悉3DGS、4DGS、NeRF、可微分渲染其中至少一项，熟悉Street Gaussian、OmniRe、Instant-NGP、STORM等相关算法优先
工作职责
负责Feedforward-3DGS核心算法研发，实现动态场景中多视角、语义、几何联合重建，支撑端到端模型训练与闭环仿真
探索端到端大模型中的3DGS监督，以自监督方式对BEV、OCC等特征进行优化，提升模型泛化性
优先资格
有ACM/RoboMaster/RoboCup等编程比赛获奖经历者优先
在CVPR、ICCV、ECCV、NeurIPS、ICLR、ICML等顶会或期刊发表过论文者优先
AI 洞察
优缺点分析
优点
- 处于自动驾驶与端到端大模型的前沿赛道，技术壁垒高，行业前景广阔
- 能接触到3DGS、BEV等最新技术，有利于个人技术深度与学术能力的积累
- 公司融资阶段好，平台资源充足，能够支撑大规模模型训练与算力需求
- 算法研发难度大，需要较强的数学推导能力和工程落地能力
- 适合对3D视觉、自动驾驶感知有浓厚兴趣，具备扎实算法基础且追求技术深度的硕士及以上学历求职者
缺点 / 挑战
- 端到端模型训练和闭环仿真对算力及系统稳定性要求极高，可能面临较大的技术攻坚压力
角色解读
- 从3D视觉算法工程师成长为自动驾驶感知或端到端大模型算法专家
- 未来可向算法团队负责人或自动驾驶系统架构师等高级技术管理方向发展
- 研发Feedforward-3DGS核心算法，实现动态场景的多视角、语义和几何联合重建
- 探索端到端大模型中的3DGS监督机制，以自监督方式优化BEV和OCC特征
- 支撑端到端模型的训练与闭环仿真，提升自动驾驶模型的泛化能力
- 熟练掌握Python/C++编程，熟悉PyTorch/TensorRT等深度学习与部署框架
- 深入理解3DGS、4DGS、NeRF或可微分渲染等3D视觉核心算法
- 具备扎实的数据结构与算法基础，有顶会论文或编程竞赛经验者优先
申请策略
- 了解初速度在端到端自动驾驶领域的最新进展和技术路线，准备相关技术问题的深度探讨
- 突出在3DGS、NeRF或可微分渲染相关的项目经验及具体优化成果
- 强调在CVPR/ICCV等顶会发表的论文或ACM等编程竞赛获奖经历
- 展示PyTorch/TensorRT的模型训练、加速与工程落地能力
- 深入学习Street Gaussian、OmniRe等最新3DGS变体算法及其在自动驾驶中的应用
- 提升C++和TensorRT的模型部署与推理加速能力，弥补算法到工程的最后一公里
面试指南
- 使用STAR法则（情境、任务、行动、结果）清晰描述项目经验与个人贡献
- 对比分析不同算法的优缺点及适用场景，结合自动驾驶实际业务痛点（如实时性、泛化性）阐述技术选型逻辑
- 请详细讲解3DGS的原理及其在动态场景重建中的局限性，你是如何优化的？
- 在端到端大模型中，如何利用3DGS进行自监督学习来优化BEV/OCC特征？
- 请描述一个你使用PyTorch/TensorRT进行模型训练或部署优化的具体项目
- NeRF和3DGS在渲染质量和速度上有什么权衡？在实际自动驾驶场景中你会如何选择？
- 复习3DGS、NeRF、BEV感知等核心论文及最新进展，确保对底层原理有深刻理解
- 准备手撕代码（如C++/Python算法题），并了解初速度的端到端自动驾驶技术栈
职位点评
薪资福利85
成长发展90
工作生活50
使命价值80
薪资福利
85较高
自动驾驶核心算法岗技术门槛高，薪资处于市场较高水平，但JD未明确披露具体薪资和福利细节。
薪资信号未披露（AI估算：3千–5万/月）
成长发展
90较高
涉及3DGS、端到端大模型等前沿技术，技术成长空间极大，且加分项鼓励顶会论文，学术与技术氛围浓厚。
技术前沿前沿/新兴技术
技术栈3DGS、4DGS、NeRF、可微分渲染、BEV、OCC、PyTorch、TensorRT、Python、C++
业务类型profit_center
工作生活
50较低
JD未提及工作模式和WLB相关信息，算法研发岗通常工作强度较大，具体需视团队而定。
工作模式未明确
办公地点未明确
加班情况未提及（无法判断）
使命价值
80较高
自动驾驶和端到端大模型是未来出行的重要发展方向，具有较高的社会价值和行业前景。
行业发展高速增长赛道
社会影响正向社会影响力较高
创新程度积极采用新技术
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