岗位职责:
1、算法复现与优化：负责 3D Gaussian Splatting 相关算法（如 3DGS, 4DGS, Scaffold-GS 等）的复现、调优及改进，解决训练速度、显存占用及渲染质量之间的平衡问题；
2、管线搭建：搭建从图像/视频采集、位姿估计（COLMAP/SfM）、模型训练到最终 Web/移动端渲染的完整自动化管线；
3、工程落地：将 3DGS 算法集成到现有业务平台（如 Unity, UE5, WebGL/Three.js），并针对特定场景（如数字人、大场景扫描、电商商品展示）进行效果调优；
4、底层加速：基于 CUDA/Compute Shader 进行渲染内核的优化，提升实时渲染帧率；
5、前沿跟进：紧跟 CVPR/SIGGRAPH 等顶会关于 Neural Rendering 的最新论文，并快速转化为技术储备。
岗位要求:
1、计算机、数学、自动化等相关专业本科及以上学历；
2、3年以上计算机图形学或计算机视觉相关开发经验；
3、精通 Python 和 C++，具有扎实的编程基础和良好的代码风格；
4、熟悉 PyTorch 等深度学习框架，具备自定义 CUDA Kernel 的能力（加分项）；
5、深刻理解 3D 数学基础（线性代数、球谐函数 SH、四元数、仿射变换）；
6、熟悉 NerfStudio、Threestudio 或原版 Gaussian Splatting 代码库，有实际的训练和推理调试经验；
7、熟悉多视图几何（MVS）与 SfM 流程，熟练使用 COLMAP 等工具；
加分项：
有 Web端高性能渲染经验（WebGPU/WebGL/Three.js）；
有 Unity/Unreal Engine 插件开发经验；
有 SLAM（即时定位与地图构建）开发经验；
有学术论文发表或 GitHub 高星开源项目贡献。