安克创新
PSP-数据算法工程师 （3DGS与仿真方向）
PSP-数据算法工程师 （3DGS与仿真方向）
发布于 3 小时前普通员工/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 Gaussian Splatting
Nerf
Pytorch
Sapien
具身智能
物理仿真
计算机视觉
值不值得投
82综合评分
综合评分 82
前沿3DGS与具身智能技术岗，高成长性，技术驱动型职位
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
4.0万
比计算机视觉工程中位数高
发布情况
新岗位 · 今天发布
公司情况
这家公司招聘很活跃
约 500 个在招 · 其中计算机视觉工程 5 个
市场机会
选择面较广
杭州 · 计算机视觉工程 · 75 个在招
职位详情
关于这个职位
负责基于3D Gaussian Splatting (3DGS) 技术实现高逼真物理仿真环境，打通从真实世界采集到仿真的闭环
研发具身智能体所需的3D/4D世界模型及场景编辑算法，构建自动化数据合成管线，支持机器人视觉模型的训练与策略验证
工作职责
{"交互式 3DGS 与 Real2Sim 闭环主导：负责打通从真实世界采集到高逼真物理仿真环境的完整闭环
基于 3D Gaussian Splatting (3DGS) 技术实现复杂场景与物体的高精度重建，并深度结合物理引擎（如 Isaac Sim / SAPIEN / Genesis），完成动力学解算及碰撞、质量、摩擦等物理属性的自动化绑定（Physical Grounding）
","3D/4D 具身世界模型研发：攻坚基于三维表征（3DGS）的前沿世界模型
建模复杂物理环境的动态演化过程，实现基于动作条件（Action-conditioned）的 3DGS 场景演化预测、4D 动力学预测及新视角渲染，为具身智能体提供高度真实的“内心演练”与策略闭环环境
","3DGS 场景编辑与大规模数据合成：构建并优化端到端神经渲染与生成算法管线
实现 3DGS 场景的泛化与动态控制（如场景动态编辑、物体插入/形变、光照解耦与变换），为机器人视觉动作模型（VLA/VLM）的训练规模化产出高保真、多模态的合成数据（RGB-D、点云、语义及物理状态）
","工业级重建与仿真管线落地：研发、主导并持续优化“视频流输入 -> 3DGS 场景重建 -> 物理属性自动估算与绑定 -> 仿真环境生成”的工业级自动化工具链，突破渲染与物理仿真的性能瓶颈，支持大规模集群并发训练
"}
AI 洞察
优缺点分析
优点
- 聚焦3DGS与具身智能前沿领域，技术壁垒高，个人竞争力强
- 依托安克创新强大的硬件生态和数据资源，应用场景丰富且落地性强
- 团队技术氛围浓厚，有机会接触行业顶尖算法和工程实践
- 上市公司平台稳定，福利体系完善，职业发展路径清晰
- DGS与物理仿真结合是新兴交叉领域，缺乏成熟参考方案，需自主探索
- 跨学科知识要求高，需同时掌握计算机视觉、图形学、物理学等多领域知识
- 业务迭代速度快，需保持高强度的学习和技术跟进
- 适合对3D视觉、仿真技术及具身智能有浓厚兴趣，具备扎实算法基础和工程能力的资深工程师
缺点 / 挑战
- 对算法性能和工程效率要求极高，需解决大规模数据处理的性能瓶颈
角色解读
- 成为3D视觉与仿真领域的专家，引领公司在具身智能感知层面的技术突破
- 向具身智能整体解决方案架构师发展，统筹感知、决策与控制模块的技术整合
- 在机器人仿真、数字孪生等高价值应用领域拓展职业边界，成为行业技术领袖
- 利用3D Gaussian Splatting技术进行高精度3D场景重建，并将其转化为可交互的物理仿真环境
- 研发3D/4D世界模型，模拟物理环境动态变化，为具身智能体提供逼真的训练和测试环境
- 开发自动化数据合成管线，生成高质量的多模态合成数据，用于机器人视觉模型的训练
- 优化工业级重建与仿真工具链，提升渲染和仿真性能，支持大规模并发训练需求
- 精通3D Gaussian Splatting及相关神经渲染技术，有实际项目落地经验
- 熟练掌握至少一种主流物理仿真引擎（如Isaac Sim, SAPIEN, Genesis等）
- 具备扎实的计算机视觉基础，熟悉3D重建、SLAM、姿态估计等相关算法
- 优秀的编程能力，熟练使用Python/C++，具备良好的算法优化和工程落地能力
申请策略
- 准备一个完整的3D重建到仿真的Demo，展示端到端的能力
- 深入了解安克创新的硬件产品线，思考技术与产品的结合点
- 突出3DGS、NeRF等神经渲染项目的具体成果和技术细节
- 展示在物理仿真引擎中的实际应用经验，特别是Real2Sim相关的案例
- 强调大规模数据处理和算法优化的工程能力，提供量化指标
- 列出与具身智能、机器人视觉相关的研究或项目经历
- 深入理解3D Gaussian Splatting的原理及其在动态场景中的应用
- 熟悉主流物理仿真引擎的API和扩展机制，提升二次开发能力
面试指南
- 采用STAR法则（情境、任务、行动、结果）结构化回答项目经验
- 重点阐述技术选型的理由、遇到的难点及解决方案、最终的业务价值
- 展现对技术底层原理的理解，而不仅仅是API的使用
- 体现工程思维，关注系统的可扩展性、稳定性和性能指标
- 请详细介绍你使用3DGS进行场景重建的经验，遇到了哪些挑战？
- 如何将3DGS重建结果与物理仿真引擎对接？物理属性如何自动绑定？
- 在大规模数据合成中，如何平衡渲染质量和生成速度？
- 你对具身智能的世界模型有什么理解？3DGS在其中扮演什么角色？
职位点评
薪资福利85
成长发展95
工作生活60
使命价值80
薪资福利
85较高
作为已上市大型企业的核心研发岗，薪资水平具有市场竞争力，且福利体系完善，能满足较高的补偿性动机。
薪资信号市场水准 (3.0千–5.0万/月)
成长发展
95较高
职位聚焦3DGS与具身智能最前沿技术，技术含量高，成长空间巨大，能极大满足发展性动机。
技术前沿前沿/新兴技术
技术栈3D Gaussian Splatting、Isaac Sim、SAPIEN、Genesis、VLA、VLM、Neural Rendering
业务类型profit_center
工作生活
60中等
未明确提及弹性工作制，但作为研发岗通常有一定自主性；高强度技术攻关可能带来一定工作压力。
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
致力于推动具身智能技术发展，通过仿真赋能机器人应用，具有显著的行业意义和社会价值。
行业发展高速增长赛道
社会影响正向社会影响力较高
创新程度开拓性创新（行业首创）
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