工作职责：

我们希望你是 2024年11月-2026年10月 期间毕业的 博士/硕士研究生
同时也是：
学术先锋：在国内外顶刊/顶会上发表过重要学术论文（包括但不限于NeurIPS、ICML、CVPR、ICCV、ECCV 等顶会或 IEEE Transactions 系列核心期刊）
竞赛达人：在国内外顶尖赛事中取得优秀成绩（包括但不限于RoboMaster、Topcoder、Codeforces、ACM-ICPC、RoboCup、Kaggle、Nips、Kdd）
实战高手：有自动驾驶、机器人、大模型基座，复杂Agent相关科研项目或实习经历（包括但不限于感知算法优化、决策模型开发,复杂多Agent的搭建等）
同频共振：理性务实、敢想敢干、渴望成功、乐观激进、聪明自省

工作内容
从海量自动驾驶数据中重建三维场景，渲染、合成关键场景的训练和测试数据。你将参与到以下工作中：
1. 利用Nerf/GS等算法对路测数据进行重建，根据下游需求实现场景编辑和渲染；
2. 利用Diffusion、激光-视觉多模态等生成式模型算法，实现跨车道效果渲染，场景和谐化等功能；
3. 协助搭建仿真闭环渲染链路，支撑自动驾驶端到端模型的闭环训练和评测；
4. 跟踪和研究前沿学术成果，协同团队进行技术选型和创新。

任职资格：

1. 硕士及以上学历，计算机/自动化/数学/机器人等相关专业；
2. 具备扎实的编程能力，可以熟练使用C++/Python进行开发，具有良好的数据结构和算法基础，熟练使用至少一种深度学习框架；
3. 对深度学习、计算机视觉、3D视觉有深入了解，熟练掌握Nerf/Gs等三维重建技术或精通点云处理、传感器模拟能力；
4. 具备良好的团队协作和沟通表达能力，能独立思考和解决问题；
5. 有相关项目经验、论文或比赛奖项者优先。
6. 有生成式/DIT/aigc相关项目经验优先

加分项目：
1. 熟悉网格重建、3DGS、NeRF等三维重建方向的算法和框架；
1. 熟悉Diffusion、激光-视觉多模态等生成式模型算法和框架；
1. 熟悉光线追踪、模型检索等图形学算法。