安克创新
3D重建算法高级工程师（博士）
3D重建算法高级工程师（博士）
发布于 1 天前普通员工/个人贡献者
深圳市 / 杭州市
无经验要求
全职员工
仅现场办公
博士
研究与开发 (研发)
3D Gaussian Splatting
Cuda
Mvs
Nerf
Sfm
点云处理
计算机视觉
AI 估算 · 20k–35k
博士算法岗，深圳杭州一线城市，行业前沿，薪资有竞争力。
职位详情
关于这个职位
作为3D重建算法高级工程师，你将专注于基于多视角数据（无人机、室内roomtour视频、全景相机等）的3D重建算法研发与优化，涉及3D Gaussian Splatting、MVS、SfM、深度估计等前沿技术
工作内容包括算法工程落地、重建速度与精度优化、几何结构约束引入，以及跟踪顶会论文并进行复现，为团队技术决策提供支持
适合对计算机视觉和3D重建有深厚兴趣的博士人才
最低要求
-26届，计算机/电子/自动化/数学等相关专业
熟悉3D重建核心算法：3DGS、MVS、多视图几何、SfM、深度估计等，能够独立阅读、复现SIGGRAPH、CVPR、ECCV、ICCV等顶会论文
精通Python，熟悉C++/CUDA优先
有大规模点云/图像处理经验
具备良好沟通能力与团队合作精神，能输出高质量的技术文档与调研报告
工作职责
D重建算法研发与优化：基于无人机俯视图、室内roomtour视频、全景相机等多视角数据，设计与实现高效的3D重建算法，聚焦3D Gaussian Splatting、多视图立体视觉、结构自运动、深度估计等前沿方法的工程落地与创新
重建速度与点云精简优化：针对大规模场景优化重建流程，提升重建速度，实现近实时或高效建模，研究并实现实时高斯重建、高斯增量更新等算法，满足在线/流式数据重建需求，研究点云/高斯模型精简策略，在有限点数下保持高保真重建
几何准确性与结构约束：针对建筑物、房间等场景，提升直线、轮廓等几何结构特征的还原度，引入几何先验、结构约束方法，提升模型的工程可用性
算法调研与论文复现：跟踪最新3D重建、点云处理、神经渲染领域论文与开源项目，快速实现和验证前沿算法，输出技术文档与算法报告支撑团队决策
优先资格
有无人机、室内roomtour视频、全景相机等多源数据重建经验优先
有点云精简、模型压缩、重建速度优化经验优先
具备几何建模、结构约束工程实现能力优先
有实时高斯重建、高斯增量更新经验优先
AI 洞察
优缺点分析
优点
- 聚焦3D重建前沿算法（3DGS、NeRF等），技术成长快，行业前景广阔
- 加入安克创新上市大厂，平台稳定，资源丰富，有高影响力项目
- 博士岗位，薪资竞争力强，发展空间大
- 多城市可选（深圳/杭州），生活与工作平衡
- 工程落地需兼顾性能与精度，优化过程可能耗时且复杂
- 多源数据处理与团队协作要求较强的沟通协调能力
缺点 / 挑战
- 算法研发对数学和编程能力要求极高，需持续跟踪最新论文，学习压力大
- 适合对3D重建技术有浓厚兴趣、具备扎实计算机视觉基础的博士应届生或近期毕业生，喜欢挑战前沿技术并愿意将算法落地的研究型人才
角色解读
- 在3D重建与计算机视觉领域深耕，成为技术专家或算法负责人
- 积累多源数据重建经验，向空间计算、元宇宙、自动驾驶等方向扩展
- 有机会参与核心算法创新并发表顶会论文，提升学术影响力
- 研发并优化基于多视角数据（无人机、室内视频、全景相机）的3D重建算法，聚焦3D Gaussian Splatting、MVS、SfM等前沿技术
- 提升重建速度与精度，实现近实时建模，并研究点云/高斯模型精简策略以保持高保真度
- 引入几何先验与结构约束，提升建筑物、房间等场景的几何结构还原度
- 跟踪最新顶会论文并复现前沿算法，输出技术文档支持团队决策
- 扎实的计算机视觉与3D重建基础，熟悉3DGS、MVS、SfM、深度估计等核心算法
- 精通Python，熟悉C++/CUDA
- 具备大规模点云/图像处理经验
- 独立阅读并复现CVPR、ECCV等顶会论文的能力
- 良好的沟通能力和技术文档写作能力
申请策略
- 关注安克创新的业务方向（智能硬件、消费电子），在面试中展现对应用场景的理解
- 准备好算法推导和技术细节的深入讨论，面试中可能会有手撕代码或现场复现论文的环节
- 突出3D重建相关项目经验，如3DGS、MVS、SfM等算法的实现或改进
- 强调论文阅读与复现能力，列出复现的顶会论文及成果
- 展示编程技能，尤其是Python、C++、CUDA，以及大规模数据处理的实例
- 如果有无人机、室内重建等相关经验，务必突出
- 提前学习3D Gaussian Splatting、NeRF等最新算法，并动手复现一个现有项目
- 加强C++/CUDA编程能力，为性能优化做准备
面试指南
- 对于算法原理类问题，先从数学公式出发，再结合实际应用场景说明优缺点和改进方向
- 对于工程优化类问题，采用“问题-方案-验证”的结构，列举具体指标（如PNSR、重建时间）和权衡策略
- 对于项目经验类问题，使用STAR法则（情境、任务、行动、结果）突出你的贡献和成果
- 请详细解释3D Gaussian Splatting的数学原理和优化过程
- 如何平衡重建速度与精度？请结合实际项目经验说明
- 请描述一个你复现的顶会论文，并说明其中的难点和你的解决方案
- 你如何处理大规模点云数据的存储和运算？有哪些工程优化策略？
- 在3D重建中，如何引入几何约束来提升结构准确性？介绍一种方法
职位点评
71
综合评分
博士级前沿算法岗，技术成长极佳，薪资有竞争力，但WLB不明，需现场办公。
更适合这类人
最适合理科博士、追求技术前沿和快速成长、不介意现场办公和可能加班的求职者。
表现最好
成长发展
相对薄弱
工作生活
薪资福利75
成长发展90
工作生活50
使命价值70
薪资福利
75中等
该职位面向博士，薪资水平预计在行业中上，但未明确具体数字，需要通过面试沟通。安克创新作为上市公司，福利体系较完善，但JD未提及具体福利。
薪资信号未披露（AI估算：20K-35K/月）
成长发展
90较高
该职位专注于3D重建前沿技术（3DGS、MVS等），技术栈新颖，且要求跟踪顶会论文，成长空间极大。虽然JD未明确提到晋升通道，但博士进入大厂研发岗，发展路径清晰。
技术前沿前沿/新兴技术
技术栈3D Gaussian Splatting、MVS、SfM、Depth Estimation、NeRF、Python、C++、CUDA
业务类型ambiguous
工作生活
50较低
要求现场办公，未提及弹性工作或远程选项。深圳/杭州均为一线城市，通勤可能较长，但公司地点未明确，无法判断WLB。JD无加班相关描述，按默认处理。
工作模式仅现场办公
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
70中等
3D重建技术应用于空间计算、智能家居等领域，行业增长快，社会影响力中性。安克创新的产品偏向消费电子，技术创新可提升用户体验，但未强调使命感。
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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