智元机器人
优才-空间智能算法研究员（感知）-Genie业务部
优才-空间智能算法研究员（感知）-Genie业务部
发布于 大约 15 小时前普通员工/个人贡献者
上海市
中级经验
全职员工
仅现场办公
硕士
研究与开发 (研发)
3Dgs
Mvs
Nerf
Vlm
Vln
三维重建
机器人
模型部署
深度学习
AI 估算 · 35k–65k
前沿AI算法岗，要求硕士+高技能，市场稀缺，上海薪酬水平高，B轮公司薪资有竞争力。
职位详情
关于这个职位
该职位专注于三维重建、视觉定位与导航算法的研发与落地，涉及3DGS、NeRF、VLN等前沿技术
你将负责从算法研究到端侧部署的全链路工作，推动机器人在未知环境中的自主感知与导航能力
适合对三维视觉和多模态AI有深入研究和实践经验的算法工程师
最低要求
教育背景：计算机科学、人工智能、自动化、数学或相关专业，硕士及以上学历
熟练掌握Python/C++编程，具备良好的代码习惯与工程化能力，熟悉Linux环境开发
专业经验（满足至少两项）：
三维重建方向：深入理解3D Gaussian Splatting（3DGS）、NeRF、MVS，VGGT等原理，有实际项目经验
熟悉开集的多模态感知检测模型，有大规模训练与微调经验
熟悉主流VLN，熟悉多模态大模型的训练与微调，有大规模预训练或RL经验
综合素质：优秀的逻辑思维与问题解决能力，能快速复现前沿论文并改进
良好的团队协作与沟通能力，对技术有极致追求
工作职责
研究三维重建方法，包括MVS，3DGS 和VGGT类技术，实现从单目/多视图，单帧/多帧，到高质量三维场景的云端离线重建，以及蒸馏到端侧进行实时重建
优化三维重建模型的泛化能力、几何精度与渲染效率，支持跨本体，探索更高效的3D表示与可微渲染技术
具备高精度，高泛化的视觉定位和空间记忆能力，并部署到端侧
研究将VLM与三维空间重建结合的基础模型，支持在三维空间的Grounding和空间理解能力，以及设计面向机器人操作与导航的感知-理解-决策一体化架构
研发视觉、语言与空间记忆的VLN算法，使机器人能够理解自然语言指令，在未知环境中自主规划路径，安全顺利的完成导航任务，并具备记忆能力
构建大规模4D场景数据集，设计自监督/弱监督预训练任务，提升模型在开放世界中的鲁棒性
算法工程落地与前沿创新，负责算法的部署与优化，包括模型压缩、量化、端侧加速
持续跟踪顶会最新成果，将创新技术转化为专利或顶会论文，保持技术领先性
优先资格
在CVPR、ICCV、ECCV、NeurIPS、ICLR等顶会/顶刊以第一作者发表过三维视觉或多模态相关论文
在3D重建，开集检测或者VLN挑战赛中取得优异成绩
参与过知名开源项目，或有高质量GitHub仓库
具备大规模分布式训练或端侧部署经验
熟悉机器人中间件ROS/ROS2，有实体机器人平台调试经验
AI 洞察
优缺点分析
优点
- 前沿技术方向：三维重建、VLN是AI与机器人交叉的热点，技术积累价值高
- 公司处于B轮，成长性强，有机会参与从算法研究到产品落地的完整过程
- 对论文和专利有明确支持，适合希望在学术界和工业界都有建树的候选人
- 技术要求全面且深入，需同时掌握3D视觉、多模态、部署等多方面知识
- 行业竞争激烈，需持续跟踪顶会最新成果，保持技术领先
- 适合对三维视觉和机器人感知有强烈兴趣，具备扎实算法功底和工程能力，希望在技术前沿深耕的硕士或博士
缺点 / 挑战
- 算法落地到端侧存在工程挑战，需要较强的编码和调试能力
角色解读
- 技术纵深：从算法研究员晋升为三维视觉/机器人感知领域的专家，主导核心技术方向
- 横向扩展：可向机器人全栈（导航、操作）或通用AI（多模态大模型）发展
- 管理路线：积累经验后带队，成为技术经理或研发总监
- 研究并实现三维重建算法，如MVS、3DGS、NeRF等，将多视图图像转化为高质量三维模型
- 优化视觉定位和空间记忆能力，将算法部署到机器人端侧，实现实时感知
- 结合VLM（视觉语言模型）和VLN（视觉语言导航），使机器人能理解自然语言指令并自主导航
- 扎实的计算机视觉和深度学习基础，熟悉三维重建、多模态感知等前沿方向
- 精通Python和C++编程，具备良好的工程化能力和Linux开发经验
- 有大规模模型训练、微调和端侧部署经验，了解模型压缩和量化技术
申请策略
- 表达对技术前沿的持续追求，展示复现论文或改进算法的能力
- 了解智元机器人的业务方向（通用机器人），在面试中体现对机器人感知与导航的理解
- 突出三维重建或VLN相关的项目经验，说明具体算法改进和效果
- 强调编程能力，尤其是C++和Python的工程化项目，以及Linux环境下的开发经验
- 列出顶会论文、开源贡献或竞赛成绩，这是加分项
- 若缺少端侧部署经验，可提前学习ONNX、TensorRT等模型优化工具
- 熟悉机器人中间件ROS/ROS2，通过开源项目或仿真环境积累调试经验
面试指南
- 针对算法原理问题：先概述核心思想，再分步讲解关键公式或步骤，最后对比相关方法
- 针对工程落地问题：从环境搭建、算法优化、部署测试三方面展开，强调遇到的难点和解决思路
- 针对论文复现和改进：说明复现时发现的问题，如何针对性改进，以及实验验证的过程
- 请详细讲解3DGS的原理，并说明其与NeRF的优缺点
- 你如何实现一个端侧实时三维重建系统？会遇到哪些挑战？
- 描述一个你改进过的最成功的算法，说明改进点和效果
- VLN中的视觉-语言对齐如何实现？你有什么新思路？
- 模型压缩时你常用哪些技术？如何平衡精度与速度？
职位点评
69
综合评分
前沿算法岗，技术成长空间大，薪资有竞争力，但工作强度可能较高。
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。
更适合这类人
适合重视技术成长和前沿探索，对薪资和WLB有一定容忍度的求职者。
表现最好
成长发展
相对薄弱
工作生活
薪资福利65
成长发展85
工作生活50
使命价值75
薪资福利
65中等
B轮公司薪资有竞争力但上市前稳定性一般，福利未提及，综合满足度中等。
薪资信号未披露（AI估算：35K-65K/月）
成长发展
85较高
前沿技术栈（3DGS、VLM、VLN），支持论文和专利，成长空间大。
技术前沿前沿/新兴技术
技术栈3DGS、NeRF、MVS、VLM、VLN、Python、C++
成长机会持续跟踪顶会最新成果、将创新技术转化为专利或顶会论文
业务类型profit_center
工作生活
50较低
仅现场办公，上海核心地段可能，但未提及WLB，预计有一定强度。
工作模式仅现场办公
办公地点市区核心地段
加班情况未提及（无法判断）
使命价值
75中等
机器人感知与导航有社会价值，行业处于高速增长期，但直接社会影响力不突出。
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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