职位描述你的下一个挑战 (Your Next Challenge) 作为 Meshy 研究科学家与机器学习工程师团队的核心成员，你将驱动我们下一代原生生成基础模型的研发——横跨 3D、视频与多模态生成。3D 生成是 Meshy 的立身之本，而你将把这一能力延伸至视频与更广义的多模态创作。你将加入基础研究团队，推动生成式 AI 的整体进步，横向借鉴其他机器学习领域的成果并挑战技术极限。你将致力于实现长期研究目标，并明确阶段性的里程碑。 主要职责包括（但不限于）： 模型研发： 设计、训练并优化大规模生成模型，覆盖 3D、视频与多模态生成，涵盖预训练、后训练以及扩散模型（Diffusion）、流匹配（Flow Matching）、自回归（Autoregressive）与多模态学习等新兴范式。 科研转化： 弥合前沿研究与产品之间的鸿沟，将模型部署到服务数百万创作者的真实产品中，并利用人类反馈和创意评估进行迭代。 架构创新： 创造新颖的模型架构，使 3D、视频及多模态生成速度更快、质量更高、更具可控性，并探索不同模态之间的统一表征与能力迁移。 系统协作： 与基础设施和系统团队合作，在 GPU 集群和云环境下构建可扩展的训练和数据流水线。 工程规范： 在快节奏的研究环境中保持工程严谨性：编写优雅的代码、进行可重复的实验，并以团队协作的方式构建软件。 知识共享： 通过内部演示、开源贡献或技术报告分享见解和突破，推动 3D 与多模态生成式 AI 领域的发展。任职要求我们在寻找这样的你 (What We're Looking For) - 扎实的工程能力： 精通 Python 和深度学习框架（首选 PyTorch）；能够游刃有余地在研究原型和生产系统之间切换。 - 深厚的背景知识： 熟悉 Transformers 及现代生成式 AI 模型（如 Diffusion、Flow matching、VAE 等）。 - 热情与洞察力： 对多模态 AI 充满好奇心和热情，对模型如何感知、表示和生成 3D 世界有直观的理解。 - 加分项： * 熟悉在大规模基础设施（如 SLURM、Ray、k8s）上进行高性能训练。 - 对流行的开源机器学习项目有贡献，或在计算机视觉（CV）/ 机器学习（ML）顶级会议发表过论文。
