1. 基于 场景三维重建、神经渲染、2D/3D生成式模型等前沿重建与生成式AI技术，构建端到端闭环仿真系统，支撑自动驾驶算法的训练与验证
2. 参与下一代自动驾驶仿真模拟器的预研与架构设计，加快端到端 VLM/VLA 、强化学习训练框架的构建与落地
1. 硕士及以上学历，计算机软件、人工智能、自动化、计算机视觉、图形学、数学、物理等相关专业
2. 熟练掌握 C++ / Python 编程，具备至少一种主流深度学习框架（如 PyTorch / TensorFlow）的实战经验，具备扎实的数据结构与算法基础
3. 具备良好的系统设计能力、跨团队沟通与协作能力
4. 满足以下至少一项核心能力要求
1. 熟悉场景三维重建技术，对SfM/MVS/SLAM、3DGS、NeRF、DUSt3R/VGGT等技术有深入理解，能结合具体业务场景独立地进行相关算法训练、开发、性能优化等工作
2. 熟悉生成式AI技术，对Stable Diffusion、Video Diffusion、多模态生成模型、World Model、 VLM等技术有深入理解，能结合具体业务场景独立地进行模型训练、微调、模型部署等工作
3. 熟悉神经渲染技术，对Volumetric Rendering、可微渲染、光照估计等技术有深入理解，能结合具体业务场景独立进行相关算法训练、开发、性能优化等工作
4. 熟悉真实相机成像过程（如 ISP、畸变、运动模糊），具备图像传感器仿真经验
5. 加分项
1. 在自动驾驶场景相关的领域（e.g., 感知、预测、规控、建图、端到端、数据生成, etc.）有算法开发、量产落地等项目经验
2. 在相关领域的顶会上发表过论文（e.g., SIGGRAPH，CVPR，ICCV，ECCV，TPAMI，ICLR，ICML，NeurIPS，etc.）
3. 在相关领域的开源项目（如GitHub）上有自己的原创或有技术贡献
4. 熟悉CUDA编程和并行计算，能基于CUDA进行算法性能优化
