基础研究-3D生成算法研究员（几何/布线/贴图/绑骨蒙皮）

3D 生成大模型前沿算法研发：研发 3D 生成大模型的前沿算法，探索 3D 生成能力的上限；理解 3D 数据在高模、拓扑、材质、动画等不同特征层面的表达，针对性设计数据表征形式与模型网络架构；基于 3D 资产质量要求，持续迭代算法框架、训练策略与数据标准；

多模态条件控制研究：根据资产制作实际场景，设计模型的条件控制方式，实现高精度、高可控的生成；研究如何将图像、文本、3D等多种模态信息作为条件输入模型；开发创新的条件注入与控制技术；

模型调优与工程化：对前沿 3D 生成模型进行改造与优化，以适应具体业务需求；基于自研模型进行局部模块微调、LoRA 调优等实验，将自定义 Conditioning 方法集成进生产模型；

技术调研与数据基建：持续跟进三维生成大模型领域的前沿算法，评估并落地可行的技术方案；理解常规图形学3D数据的相关算法，根据生成模型的算法理论，与数据团队配合，设计3D数据的处理标准和方式，如watertight、SDF\ISO-surface、LOD、PBR、LBS等。

2027届硕士及以上学历，计算机图形学或计算机视觉等相关专业优先；

有 3D 大模型训练、数据处理相关经验；

熟练掌握 Python，熟悉 Diffusion 算法的理论推导与实现代码，熟悉三维模型表示、三维模型生成等相关技术，关注相关领域最新进展；

对技术充满热情，思维清晰，具有良好的问题分析推断能力、沟通表达能力与合作精神。

发表过至少一篇相关的一作顶会文章（比如SIGGRAPGH，CVPR等）；

深度参与过相关的高品质项目开发（需有明确的成果展示）。