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实习面向开放场景的三维重建研究
深圳总部 · 实习 · 博士
长期有效
任职要求
- 1、包含但不限于计算机、信息工程、模式识别、人工智能、自动化、软件工程、电子工程、统计学、应用数学、信号与信息处理等专业的博士和优秀硕士；
- 2、熟练掌握计算机视觉和图像处理相关的基本算法及应用，熟悉PyTorch、fsdp、DeepSpeed等至少一个深度学习框架；
- 3、较强的工程实现能力，熟练掌握Shell/Python/C++至少一种编程语言。
岗位描述
【岗位职责】
课题背景：
近年来，随着视频生成模型取得了显著进展，用户通过简单交互即可生成一个目标场景，显著提升了游戏开发的效率。然而，当前生成的视频场景往往局限于小范围、控制性较弱的问题，为了实现从视频创作到游戏创作的跨越，本课题聚焦于开发高效的三维重建技术，实现高质量的3D场景创作，典型应用场景例如： 游戏场景创作、影视制作等。
课题挑战：
- 1、大规模场景的高效三维重建算法：在保持照片级渲染质量的前提下，突破现有重建技术（如3DGS，VGGT），实现分钟级甚至秒级的快速高质量建模；
- 2、多视角轨迹估计与全局一致性优化： 如何结合多视角图像匹配、相机位姿估计与全局优化方法，提升复杂运动轨迹下的定位鲁棒性，减少漂移、错配与累计误差，保证大规模场景重建过程中的全局几何一致性；
- 3、训练加速与系统优化： 优化数据处理、参数训练、内存管理与并行计算流程，提升模型收敛速度和系统吞吐能力，缩短重建与训练周期，满足快速迭代的工程需求。
具体工作：
你将参与到面向开放场景的重建研究与系统开发，涵盖复杂指令数据的合成和评估、多视角相机轨迹下的模型训练、快速高质量的场景三维重建以及系统集成等。
【任职要求】
- 1、包含但不限于计算机、信息工程、模式识别、人工智能、自动化、软件工程、电子工程、统计学、应用数学、信号与信息处理等专业的博士和优秀硕士；
- 2、熟练掌握计算机视觉和图像处理相关的基本算法及应用，熟悉PyTorch、fsdp、DeepSpeed等至少一个深度学习框架；
- 3、较强的工程实现能力，熟练掌握Shell/Python/C++至少一种编程语言。
【技术方向】
多模态、视觉、语音
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该岗位可能会问的问题
基于 运营 岗位的常见面试问题整理
我提到了电竞方面，另一个面试官就问我对于ig战队（lol）的看法，然后一道情景题：公司和ig方面有合作，怎样运营才能吸引ig粉丝使用我们产品
查看答题思路
1. 电竞营销=粉丝经济，核心是社区运营而非传统广告 2. 跨界合作：战队/选手/IP 联名，借粉丝流量 3. 内容策略：比赛直播/选手日常/粉丝二创/社区活动 4. 案例：用 STAR 讲一个电竞相关的运营策划
另一个面试官看我的专业（偏设计）就问我愿不愿意做产品设计方向，让我发作品集 大概就这些 #咪咕#<a href="/creation/subject/928d551be73f40db82c0ed83286c8783" target="_blank" class="s
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1. 核心概念：一句话说清这个问题的底层逻辑 2. 方法论/框架：用 STAR 原则或专业框架结构化回答 3. 实际案例：结合一个具体场景说明 4. 量化结果：用数据佐证你的观点
你认为内容运营需要具备哪些能力
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1. 内容运营=创作有价值的内容→分发到正确渠道→吸引目标用户→促成转化 2. 核心能力：选题能力（知道用户想看什么）、写作能力、数据分析能力（用数据迭代内容策略） 3. 生命周期：选题→创作→审核→发布→分发→数据回收→优化→二次传播 4. 优质内容标准：原创/有用/有趣/有共鸣/有行动引导
谈谈你理解的内容生命周期
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1. 真诚：为什么对这个方向感兴趣（具体经历/瞬间） 2. 匹配：你的能力和这个岗位的契合点 3. 成长：你希望从这个岗位学到什么 4. 贡献：你能为团队带来什么
自我介绍
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1. 我是谁（姓名+学校+专业，15秒） 2. 我做过什么（最相关的 1-2 个经历，30秒） 3. 为什么适合这个岗位（能力匹配，15秒） 4. 总时长控制在 1 分钟以内 5. 避免：念简历、说「我学习能力强」这种空话
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