职位描述
【岗位职责】
负责下一代 Feed-Forward 3D/4D Reconstruction Foundation Model 与 Gaussian Splatting 研发，从多相机长序列视频中恢复真实世界的三维几何、动态信息与可渲染场景，构建自动驾驶 4D GT 与 Digital World。
• 研发自动驾驶多相机、多时序 3D/4D 重建大模型；
• 构建静态场景与动态交通参与者的统一几何和时空表征；
• 研究 Feed-Forward Gaussian / Dynamic Gaussian，实现高效、高保真的数字场景重建；
• 支撑 4D Label、OCC、神经仿真与 World Model 数据生产。
【核心技术】
• Feed-Forward 3D/4D Reconstruction：D4RT、VGGT、PI3、DUSt3R / MASt3R
• Unified Geometry & Motion：Depth、Point Map、Camera Pose、Tracking / Correspondence
• 3DGS / Neural Rendering：Feed-Forward Gaussian、Dynamic / 4D Gaussian
• Long-sequence Modeling：Sparse Attention、Memory、Streaming Reconstruction
【岗位要求】
• 硕士及以上，计算机视觉、图形学、机器人、机器学习等相关方向；
• 熟悉 PyTorch、Transformer、3D Vision / Neural Rendering；
• 有 3D/4D Reconstruction、Depth、3DGS、NeRF、Tracking 或 Vision Foundation Model 相关经验；
• 有 CVPR / ICCV / ECCV / NeurIPS / ICLR / SIGGRAPH 等顶会论文或优秀开源项目经历优先。
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