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算法工程师-三维重建和生成
算法工程师-三维重建和生成
发布于 3 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
3D重建
Diffusion
Nerf
大模型
算法优化
视频生成
计算机视觉
值不值得投
75综合评分
综合评分 75
前沿3D视觉算法岗，技术深度高、大平台资源丰富，但WLB和薪资需确认
从薪资福利、成长空间、工作节奏和岗位方向综合评估，方便横向比较。
薪资怎么样
38K
比计算机视觉工程中位数高
发布情况
新岗位 · 2 天前发布
公司情况
这家公司招聘很活跃
约 2560 个在招 · 其中计算机视觉工程 27 个
市场机会
选择面较广
杭州 · 计算机视觉工程 · 64 个在招
职位详情
关于这个职位
作为算法工程师，你将专注于三维重建与生成技术的研发，结合视频生成和大模型技术，攻克3D数字人编辑的稳定性和一致性问题，并探索世界基础模型实现3D场景转换
你将与跨部门团队协作，将前沿算法应用于实际业务，推动技术创新
最低要求
本科及以上学历，计算机视觉、计算机图形学、机器学习等相关专业
具备计算机图形学和计算机视觉理论基础，熟悉几何重建、NeRF建模、可微渲染、Diffusion、Gaussian Splatting、3DGS场景生成等相关领域技术
具备极佳的工程实现能力，熟练掌握C++/Java/Python等至少一门语言
敢于突破现状，勇于探索新思路、新技术，能够积极主动地进行协助沟通，配合团队共同完成目标
对新技术有强烈的好奇心和学习能力，能够快速掌握并应用前沿技术
工作职责
负责结合视频生成及大模型技术的3D模型编辑算法研发
重点攻克3D数字人妆容、发型、服饰的精细化编辑，提升算法在复杂编辑场景下的高稳定性与时空一致性
参与Physical AI与3D场景生成技术的深研
探索世界基础模型（WFM）算法，实现从单幅图像到可自由探索的3DGS（3D Gaussian Splatting）场景转换，以及从普通视频到视角连续、可交互空间视频的语义跃迁
研究3D信息（如几何、深度、姿态）与视频生成大模型的深度融合
通过3D先验实现对数字人姿态、表情及动作的高度可控生成，打造新一代高质量、高可控的短视频内容生产工具
与跨部门优秀人才协作，推动前沿算法在实际业务场景中的应用与落地，参与从算法原型设计到规模化部署的全过程，持续通过技术创新解决行业挑战
AI 洞察
优缺点分析
优点
- 技术前沿性强，涉及3D重建、大模型等AI热点，能接触最新研究成果
- 公司平台资源丰富，有良好的研发环境和跨部门协作机会，利于算法落地应用
- 技术难度大，需要持续跟进前沿技术，学习曲线陡峭
- 适合对计算机视觉和图形学有浓厚兴趣，具备扎实理论基础和较强工程能力，乐于探索前沿技术并解决复杂问题的求职者
缺点 / 挑战
- 项目挑战性高，能推动个人在算法设计和工程实现上的快速成长
- 项目复杂，涉及从研发到部署的全链条，可能面临较高的交付压力
- 竞争激烈，需要不断创新以突破技术瓶颈，保持技术领先
角色解读
- 深耕三维视觉算法，成长为高级算法专家或技术负责人，引领领域创新
- 拓展至计算机图形学、AI生成内容等交叉领域，成为行业复合型人才
- 可转向技术管理路径，负责团队或项目的技术方向规划与执行
- 研发结合视频生成和大模型技术的3D模型编辑算法，攻克数字人妆容、发型、服饰的精细化编辑难题
- 探索世界基础模型（WFM）算法，实现从图像到3D场景以及视频到交互空间视频的转换
- 研究3D信息与视频生成大模型的融合，打造高质量、高可控的短视频内容生产工具
- 与跨部门团队协作，推动算法从原型设计到规模化部署的全流程落地
- 扎实的计算机视觉和图形学理论基础，熟悉几何重建、NeRF、可微渲染等技术
- 掌握Gaussian Splatting、3DGS场景生成、Diffusion等前沿生成模型
- 极佳的工程实现能力，熟练使用C++、Python等编程语言进行算法开发
- 主动探索新技术，具备快速学习能力和团队协作沟通能力
申请策略
- 研究阿里巴巴在三维视觉和AI生成内容方面的公开成果或论文，了解团队技术方向
- 准备展示个人在相关技术上的深度思考和实践，面试中可能涉及算法细节和问题解决思路
- 突出与3D重建、计算机视觉相关的项目经验或研究成果，展示算法设计能力
- 列举使用C++/Python等语言进行算法开发和优化的具体案例，体现工程实现能力
- 强调在NeRF、Gaussian Splatting等特定技术领域的实践经验或学习成果
- 体现创新思维和主动学习能力，如参与开源项目、发表论文或快速掌握新技术
- 深入学习3D视觉技术栈，特别是NeRF、Gaussian Splatting和Diffusion模型的原理与实现
- 加强C++/Python编程能力，注重算法性能优化和工程化实践
面试指南
- 结合具体项目经验，阐述技术思路、实现方法和效果评估
- 强调理论基础和实践结合，例如从问题定义到算法设计再到工程实现的完整流程
- 突出创新点和学习能力，展示如何探索新技术解决实际问题
- 如何解决3D数字人编辑中的稳定性和时空一致性问题？
- 解释3D Gaussian Splatting（3DGS）场景生成的原理及其优势
- 如何将3D先验信息与视频生成大模型融合，实现可控生成？
- 描述一个你参与的从算法原型到部署的项目经历，遇到的挑战和解决方案
- 你对世界基础模型（WFM）在3D场景生成中的应用有何理解？
职位点评
薪资福利75
成长发展85
工作生活60
使命价值80
薪资福利
75中等
职位在大型科技公司，薪资和福利可能有竞争力，但JD未披露具体信息，需进一步确认。
薪资信号未披露（AI估算：25K-50K/月）
成长发展
85较高
职位涉及前沿3D视觉和生成技术，提供技术探索和成长空间，但未明确晋升路径。
技术前沿前沿/新兴技术
技术栈3DGS、NeRF、Diffusion、Gaussian Splatting、视频生成、大模型
业务类型ambiguous
工作生活
60中等
JD未提及工作模式和WLB信息，可能需现场办公，工作强度未知。
工作模式未明确
办公地点科技园/产业园
加班情况未提及（无法判断）
使命价值
80较高
三维重建和生成是AI高速发展的前沿领域，有创新潜力和行业应用前景。
行业发展高速增长赛道
社会影响中性/一般
创新程度开拓性创新（行业首创）
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