Job Description SummaryCustomer facing staff responsible for winning business Operates with some autonomy but are typically subject to standard sales practices and procedures. The role is subject to regular review of sales results. Some judgment may
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具身智能算法工程师-数据 北京 社招 全职 职位 ID：A208209 职位描述 1. 负责具身智能数据平台的搭建与开发，构建覆盖采集、处理、标注、质检全链路的自动化数据管线，支撑大规模机器人学习数据的高效生产；2. 研发基于三维重建的场景与物体数字化技术（如 NeRF、3D Gaussian Splatting、MVS 等），构建高保真三维资产库，为仿真环境与合成数据生成提供基础数据支撑；3. 开发人体与手部运动建模系统，涵盖全身动作捕捉、灵巧手姿态估计、人手-物体交互重建等，将人类示范数据高效转化为机器人可用的训练数据；4. 设计并实现自动化/半自动化标注系统，结合视觉基础模型（SAM、GroundingDINO 等）与主动学习策略，实现操作任务中关键语义信息（动作分割、接触检测、物体状态等）的高效标注；5. 搭建多模态数据采集系统，集成多视角相机、深度传感器、力/触觉传感器、动捕设备等，设计标准化采集流程，保障数据质量与一致性；6. 建立数据质量评估与治理体系，开发数据清洗、去重、平衡、增强等工具，构建面向机器人操作任务的高质量 benchmark 数据集；7. 与算法团队紧密协作，根据模型训练需求（VLA、World Model、RL 等）定义数据规格，推动数据驱动的算法迭代闭环。 职位要求 1. 计算机科学、计算机视觉、机器人学、自动化、人工智能等相关专业硕士及以上学历；2. 扎实的编程能力，精通 Python，熟悉 C/C++，有大规模数据处理系统开发经验；3. 在以下方向中的至少一个具备深入的研究或工程经验：-三维重建与场景理解：熟悉 NeRF、3DGS、SfM/MVS、TSDF 等三维重建方法，了解 Open3D、COLMAP 等工具链；-人体与手部建模：熟悉 SMPL/MANO 等参数化人体模型，有动作捕捉数据处理、手部姿态估计、人手-物体交互建模经验；-自动化标注与数据管线：熟悉视觉基础模型（SAM、CLIP、GroundingDINO 等）的工程化应用，有大规模标注平台或数据管线开发经验；-采集系统与传感器集成：熟悉
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公司描述 博世创新软件开发（无锡）有限公司针对交通出行的电动化、自动化、互联化、个性化，提供面向未来的创新技术和前沿解决方案，加速针对中国市场的技术战略的实现和发展。博世软件中心主要发展方向包括智能网联汽车、智能座舱、辅助驾驶、车路云协同、工业4.0、人工智能大数据、智能家居、嵌入式软件服务。博世中国创新与软件开发中心以软件为客户赋能，在汽车辅助驾驶、氢燃料电池、重卡电驱动桥、多合一的控制器等多个领域取得创新研发成果。 职位描述 打造面向自动驾驶的下一代数据与仿真引擎，探索 3D Gaussian Splatting、神经渲染与生成式 AI 在真实道路场景重建、仿真视频生成与闭环评测中的落地应用。 参与从真实路测数据重建、可控场景编辑、动态目标建模，到仿真引擎集成与自动驾驶算法验证的完整链路研发，推动 3DGS 技术真正服务于 ADAS / 自动驾驶系统的数据生产、场景泛化与闭环评测。 设计与实现基于 3D Gaussian Splatting / Neural Rendering 的自动驾驶场景重建算法； 研究大规模道路场景中的多传感器重建、相机轨迹优化、几何一致性、时序一致性与渲染质量提升方法； 构建面向 LogSim / WorldSim 的 3DGS 仿真资产生产链路，支持真实道路场景的高保真复现与可控编辑； 研究动态目标重建与插入、车道级场景编辑、天气 / 光照 / 材质变化等场景泛化能力；
优才-空间智能算法工程师-Genie业务部 上海 正式 职位描述 1. 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。2. 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。3. 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。4. 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。5. 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。6. 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。7. 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。8. 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。 职位要求 1. 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。2. 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。3. 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。4. 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。【加分项】- 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。 投递...
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视觉重建/生成算法工程师 深圳 全职 通用智能板块 职位描述 1、开发基于视觉的动静态场景重建、生成、仿真技术，搭建自动驾驶闭环仿真系统；2、和大模型团队配合，实现高效闭环训练与模型评测；3、合成高真实性的corner case场景，降低数据采集成本； 职位要求 1、海内外高校计算机科学、人工智能、自动化、机器人、数学、统计等相关专业，硕博优先；2、扎实的机器学习、深度学习或计算机视觉基础；3、熟悉3D视觉或视频生成，在Diffusion、Flow Matching、MVS、3DGS、世界模型等领域有至少一个专长；【加分项】1、在 CVPR / ICCV / ECCV / NeurIPS / ICLR / ICML 等顶级会议有论文发表经历；2、有自动驾驶、机器人或大规模物理AI相关研究或项目经验；3、 有开源项目贡献或较强的科研项目经历；4、 具备良好的英文论文阅读与写作能力。 投递...
Slam算法实习生 上海 实习 职位描述 1、设计和开发多传感器融合定位、建图算法；2、负责机器人传感器产线标定、售后标定、自标定（含机械臂、Camera，LiDAR，IMU等传感器）；3、负责动、静态三维场景重建，三维场景理解（视觉、空间、文本对齐）。 职位要求 1、负责或参与过无人车/机器人SLAM算法开发工作，精通视觉SLAM或激光SLAM理论和算法，了解主流SLAM框架; 2、参与过机械臂应用算法开发，包括机械臂标定、规划、抓取等研究与开发；3、熟悉3D视觉/图形学等算法，对多视图几何、立体匹配、SFM、MVS 、3D视觉等方向有一定的知识积累及经验； 4、拥有基于传统或深度学习的图像/点云处理经验；5、精通C++、熟悉Linux及ROS环境下编程; 6、扎实的数学功底，精通线性代数、概率论、微积分; 7、具有良好的英文听说读写沟通能力。加分项：1、熟悉常见的视觉AI算法模型；2、熟悉常见的视觉AI算法模型，有深度学习项目经验（如模型部署、模型量化）3、熟悉SLAM算法在移动端实现、调试，集成部署SLAM和定位算法到机器人软件系统中，基于有限平台资源，优化SLAM算法； 投递...
Career Area:Engineering Job Description: Your Work Shapes the World at Caterpillar Inc. When you join Caterpillar, youre joining a global team who cares not just about the work we do – but also about each other.
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深度学习算法实习生（场景重建方向） 深圳、上海 校招 实习 职位描述 1.负责3D内容&视频⽣成与重建算法，包括但不限于三维重建技术（NeRF/3DGS、MVS、VGGT）和视频生成技术（Diffusion等）相关算法前沿技术跟进和研发落地；2.深⼊下游应⽤场景，结合场景重建、神经渲染、生成式AI等为算法提供可用于训练/评估的高质量数据，支持高级智能感知系统的研发落地；3.探索大规模场景下的重建与生成:3DGS/Nerf、World Model、Diffusion、VGGT等技术研发和业务落地。 职位要求 1.硕士及以上学历，模式识别、计算机视觉、数学、电子信息等相关专业优先；2.能够熟练使用Tensorflow/Pytorch中的一种或多种深度学习框架，熟练使用Python；3.熟悉多视角几何、三维重建、生成式模型相关算法理论知识；4.具备相关领域工程背景：在无人机、自动驾驶、机器人相关的重建生成算法(包括NeRF/3DGS、视频或多视角图像生成、SfM)中的一个或多个领域有过研究和项目经历优先；5.在大规模场景城市级别重建或生成领域有过研究与项目经历者优先6.有过相关领域的顶级会议论文发表(CVPR、 ICCV、ECCV等)或在相关领域的学术竞赛中取得较好成绩者优先。 投递...
三维重建算法实习生（具身智能/大规模场景方向） 深圳 校招 实习 职位描述 1. 大规模场景几何重建：研发基于多视图几何（MVS）与深度估计的重建算法，解决大规模户外场景下的尺度漂移、遮挡恢复及几何拓扑提取难题，实现从非结构化影像到高精度几何实体的转化。2. 神经表征与渲染算法优化：深入研究并改进 3D/2D Gaussian Splatting (GS) 或 其他生成式算法，针对具身智能仿真需求，优化大规模场景的显存管理、分块策略及长序列渲染的几何一致性。3. 算法管线工程化：设计并实现高性能、可扩展的三维重建算法流水线；负责重建系统中的核心算子优化（如 CUDA 核函数开发），提升大规模数据的吞吐量与处理效率。4. 技术指标与评估体系：建立针对大规模重建的端到端评测方案，包括几何精度、法线质量及光影准确性，通过数据驱动的方式持续迭代算法性能，支撑闭环仿真训练。 职位要求 1. 扎实的算法基础：计算机视觉、机器人或数学相关专业；精通多视图几何（MVS）、SfM、SLAM、点云处理及非线性优化。2. 核心技术积累：在 3DGS、神经渲染或大规模三维重建领域有深入研究，具备处理大规模、弱纹理或复杂光照场景的实战经验。3. 卓越的工程实现能力：• 精通 C++ 与 Python，具备严谨的编程习惯与系统架构设计能力；• 熟悉 PyTorch/LibTorch 框架，能够独立复现前沿论文并进行工程化改进；• 硬核加分：具备 CUDA 或 TensorRT 开发经验，能够编写高效的并行计算算子以解决渲染或计算瓶颈。4. 具身背景优先：具有具身智能或自动驾驶企业/实验室实习经验，熟悉重建算法如何服务于感知算法训练或闭环仿真系统。加分项： 1.
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