仿真软件开发工程师

仿真工具开发：负责智能驾驶WorldSim仿真系统的架构设计、开发与演进，利用“重建+生成”双驱动技术，加速智能驾驶闭环算法的迭代与验证；

前沿三维重建算法研发：研发基于3D Gaussian Splatting（3DGS）、NeRF等技术的三维重建算法，攻克大场景、动态要素及多传感器的高逼真重建与渲染难题；

“重建+生成”框架与世界模型构建： 探索并研发基于生成式AI（如Diffusion Models、视频生成、世界模型）的场景生成算法，实现高保真度、多样化、符合物理规律的闭环仿真场景生成。 推动重建资产（3DGS/Mesh）与生成式模型（Generative AI）的融合，提升智能驾驶长尾场景（Corner Cases）的泛化能力；

引擎管线集成与混合渲染：推动3DGS、神经渲染算法与UE5（Unreal Engine

渲染/物理管线的深度集成，实现神经渲染与传统图形学资产（Mesh、材质、光照系统）的混合渲染及高效交互。

专业背景：计算机、数学、自动化、人工智能等相关专业，硕士及以上学历（或具备同等水平的优秀本科生）；

核心基础：扎实的计算机图形学、计算机视觉（3D Vision）基础，熟练使用UE5等主流仿真引擎或渲染管线；

关键技术栈： --深入理解3DGS、NeRF等神经渲染技术原理，有以下至少一项经验：3DGS的优化改进（如动态场景、显存/计算加速、抗锯齿等）、高级Shader开发； -- 熟悉生成式AI、扩散模型（Diffusion Models）、世界模型（World Model）等前沿生成算法，并对如何将生成模型应用于智能驾驶数据闭环或仿真有一定研究或实践经验。

工程能力： --精通C++/Python，熟练掌握PyTorch或TensorFlow等深度学习框架； --熟悉Open3D、PCL、OpenCV等三维数据/图像处理库； --具备CUDA或GLSL等并行计算及硬件加速经验者优先。