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美图
三维视觉算法实习生(图像 / 视频美型)
立即应聘

三维视觉算法实习生(图像 / 视频美型)

发布于 大约 10 小时前

实习/见习

澳大利亚
无经验要求
实习生
远程工作
博士
研究与开发 (研发)
PyTorch
Diffusion Models
Smpl
Human Pose Estimation
Image Beautification

AI 估算 · 20k–30k

基于悉尼AI博士实习生市场薪酬,结合美图上市规模和前沿研究方向估算。

职位详情

关于这个职位

This internship focuses on 3D human reconstruction and beautification algorithms. You will participate in testing, fine-tuning, and improving neural network methods for image/video beautification, work with real product data, and potentially contribute to diffusion model projects. It is a research-engineering hybrid role suitable for PhD students passionate about 3D vision and AI-driven imaging.

最低要求

博士在读,计算机、人工智能、智能艺术等相关专业

熟悉 Python,有常用library应用基础(例如 numpy, transformer, diffuser, open3d等),具备较强的深度学习使用经验(PyTorch)
具备良好的工程实现能力与实验习惯,能够独立完成模块级任务
熟练使用 AI 编程工具,具备良好的代码规范与整理习惯
具备良好的论文阅读、理解分析、概念总结与代码复现能力
逻辑清晰,善于问题拆解,愿意深入理解问题本质
对 AI + 影像 / 三维 / 美学方向有长期兴趣
主动性强,乐于探索新方法并接受挑战
认同以用户体验和技术价值为导向的产品文化

工作职责

参与现有卷积神经网络美型方法的测试与评估

参与应用算法的微调,训练与实验结果讨论分析
改进算法网络,包括美型细节(局部形变/体态修正)方法的设计
提供算法Demo,并与产品及其他研发团队协作,确保算法效果,并推动项目落地
后期可参与Diffusion扩散模型等AIGC类大数据生成项目

优先资格

有SMPL / 人体姿态估计 / 3D Reconstruction / Tracking 相关经验

熟悉 视频理解 / 扩散模型 / 自回归 / 流匹配模型 中任一方向
具备科研项目、竞赛或相关开源项目经验
数学或几何直觉较强,具备良好的审美能力,对卓越设计充满热忱

AI 洞察

优缺点分析

优点

  • Hands-on experience with cutting-edge 3D vision and generative AI technologies.
  • Directly impact millions of users through Meitu's popular products.
  • Strong research environment with potential for high-impact publications.
  • Support for remote work offers flexibility.
  • Requires strong self-motivation and independent problem-solving in a remote setting.
  • Research can be unpredictable
  • experiments may not yield immediate results.
  • Balancing engineering needs with research rigor can be demanding.
  • PhD students in computer vision or AI who are passionate about human-centric imaging, enjoy both research and engineering, and want to work on real-world beauty technology.

缺点 / 挑战

暂无明显挑战项

角色解读

  • Progress from algorithm intern to full-time researcher/engineer working on core technology.
  • Opportunity to publish research papers at top conferences (CVPR, ICCV, etc.).
  • Transition to leading projects in AIGC for video generation and 3D content creation.
  • Test and evaluate existing CNN-based beautification methods on real product data.
  • Fine-tune and improve deep learning models for 2D/3D human tracking and reconstruction.
  • Design and implement novel network modules for local deformation and body shape correction.
  • Develop algorithm demos and collaborate with product teams to drive deployment.
  • Strong Python and PyTorch skills for deep learning model development.
  • Understanding of 3D vision fundamentals, including SMPL, human pose, and reconstruction.
  • Ability to read and reproduce research papers independently.
  • Familiarity with AI coding tools and good engineering practices.

申请策略

  • Demonstrate deep curiosity about the intersection of AI and aesthetics in your cover letter.
  • Mention specific problems you would like to solve in 3D human beautification.
  • Emphasize any projects involving 3D reconstruction, human pose estimation, or SMPL.
  • Showcase contributions to open-source projects or research publications in related fields.
  • Highlight strong coding skills with PyTorch and experience in training deep models.
  • Strengthen understanding of diffusion models and video generation techniques.
  • Practice implementing papers from scratch to build reproducibility skills.

面试指南

  • Use the STAR method (Situation, Task, Action, Result) for project-based questions.
  • Structure technical answers by first stating the problem, then your approach, and finally trade-offs.
  • Show enthusiasm by connecting your past experiences to the company's mission.
  • Explain how you would approach 3D human mesh recovery from a single image.
  • Describe a project where you fine-tuned a deep learning model
  • what challenges did you face?
  • What are the key components of a diffusion model for image generation?
  • How do you ensure temporal consistency in video-based human tracking?

职位点评

75
综合评分

Top-tier research internship in 3D vision with strong publication potential, remote flexibility, but moderate compensation.

更适合这类人
PhD students highly motivated by skill growth, research output, and working on cutting-edge AI technology.
表现最好
成长发展
相对薄弱
薪资福利
薪资福利60
成长发展95
工作生活75
使命价值70

薪资福利

60中等

The internship provides a competitive stipend for Sydney (AUD 4000-6000/month), but as an intern role, long-term stability and high salary are not primary focus.

薪资信号未披露(AI估算:20K-30K/月)

成长发展

95较高

This is an ideal developmental role: direct exposure to cutting-edge 3D vision, potential for high-impact research publications, and hands-on experience with production systems.

技术前沿前沿/新兴技术
技术栈3D Reconstruction、SMPL、Diffusion Models、PyTorch、Video Generation
成长机会产出的产品能力与高质量科研论文成果、论文阅读、理解分析
业务类型ambiguous

工作生活

75中等

Flexibility with remote work supported, but based in Sydney with no explicit WLB guarantees; internship duration 3-6 months may be short.

工作模式远程工作
办公地点海外(不适用)
加班情况未提及(无法判断)

使命价值

70中等

Work on beautification and human imaging has positive social impact (helping users express themselves), but not directly addressing critical societal issues.

行业发展高速增长赛道
社会影响中性/一般
创新程度积极采用新技术
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