仿真世界模型算法实习生-2027届

参与跨团队协作，将研究原型转化为可扩展的系统。

探索并实验前沿仿真世界模型算法，例如自回归AR/扩散Diffusion生成模型、Feedforward 3DGS等。

参与神经重建流水线中算法与模型的开发。

支持模型训练、评估与集成，服务于自动驾驶真实应用场景。

构建并维护用于评估和可视化模型性能的工具。

产出高质量论文，或将算法应用于实际业务场景中。

目前正在攻读计算机科学、电子工程、机器人学或相关领域的硕士或博士学位。

具备扎实的 C++ 和 Python 编程能力。

熟悉 PyTorch 或 TensorFlow 等深度学习框架；对自回归/扩散模型、神经重建技术（如 3DGS、NeRF）有基本理解或相关经验。

具备 3DGS 重光照或 3DGS 物体重建相关经验。

具备扎实的问题解决能力和分析能力。

能够熟练在 Linux 环境下工作。

具备良好的沟通与协作能力。

有竞赛成绩或在SIGGRAPH、SIGGRAPH Asia、CVPR、ICCV、ECCV、NeurIPS等会议上发表过论文的优先；