腾讯(tencent)招聘混元3D大模型数据算法工程师（北京）
招聘职位：
混元3D大模型数据算法工程师（北京） 搜索同类职位
岗位职责：
1.数据战略与体系构建：
-制定3D大模型的数据建设路线图，定义高质量3D数据（Mesh/NeRF/3DGS/Point Cloud）的标准与规范；
-设计并搭建支持TB/PB级3D数据的存储、检索与版本管理体系，确保数据的高吞吐与高可用；
2.数据管线研发（Data Pipeline）：
-数据获取与清洗： 负责开源3D数据集（如Objaverse, ShapeNet等）及互联网3D资产的爬取、解析、格式转换与清洗（去重、修复法线、补全缺失面等）；
-多模态对齐： 建立3D资产与文本（Text）、图像（Image）、视频（Video）的高质量对齐管线，利用CLIP、BLIP等模型进行自动化打标（Captioning）与语义增强；
3.自动化渲染管线： 搭建基于Blender/Unity/Unreal的高性能批量渲染管线，将3D数据转化为多视角的2D图像/视频数据，用于模型训练；
4.合成数据生成（Synthetic Data）：
-利用程序化生成（Procedural Generation）技术或游戏引擎，批量生成多样化的3D场景与物体，解决长尾数据稀缺问题；
-探索Sim-to-Real的数据增强策略，提升模型泛化能力；
5.团队管理与质量控制：
-组建并管理数据团队（包括数据工程师、3D技术美术TA、标注专员）；
-建立自动化与人工相结合的数据质量评估体系（QA），制定SOP，确保持续向算法团队输送High-Quality Token。
岗位要求：
1. 专业背景：
计算机、图形学、数学或相关专业本科及以上学历，3年以上相关技术开发经验；
2. 核心技能（必须）：
3D数据处理能力： 深刻理解3D数据格式（如 glTF, OBJ, USD, PLY）及表征形式（Mesh, Point Cloud, Voxel, NeRF, Gaussian Splatting）；
编程能力： 精通 Python，熟练掌握 Blender Python API (bpy) 或其他3D软件脚本开发，具备自动化处理海量3D模型的能力；
图形学基础： 熟悉渲染管线，了解PBR材质、光照、相机参数对数据的影响；
3. 大模型认知：
熟悉AIGC主流算法原理（如Diffusion Model, Transformer），理解大模型训练对数据分布、多样性和质量的具体需求；
了解当前主流3D生成算法（如DreamFusion, Magic3D, LGM, Point-E等）的数据需求痛点；
4. 综合素质：
具备极强的Pipeline搭建思维，拒绝纯手工劳动，推崇自动化；
优秀的跨部门沟通能力，能与算法研究员和3D美术深度协作。
加分项：
有自动驾驶仿真、游戏引擎开发（UE5/Unity） 或 影视特效（Houdini） 行业数据背景者优先。
有构建大规模3D数据集（如Objaverse-XL规模）实战经验者优先。
熟悉 3D Gaussian Splatting (3DGS) 技术栈者优先。
在CVPR, SIGGRAPH, ICCV等顶会发表过3D/Vision相关论文者优先。
1.数据战略与体系构建：
-制定3D大模型的数据建设路线图，定义高质量3D数据（Mesh/NeRF/3DGS/Point Cloud）的标准与规范；
-设计并搭建支持TB/PB级3D数据的存储、检索与版本管理体系，确保数据的高吞吐与高可用；
2.数据管线研发（Data Pipeline）：
-数据获取与清洗： 负责开源3D数据集（如Objaverse, ShapeNet等）及互联网3D资产的爬取、解析、格式转换与清洗（去重、修复法线、补全缺失面等）；
-多模态对齐： 建立3D资产与文本（Text）、图像（Image）、视频（Video）的高质量对齐管线，利用CLIP、BLIP等模型进行自动化打标（Captioning）与语义增强；
3.自动化渲染管线： 搭建基于Blender/Unity/Unreal的高性能批量渲染管线，将3D数据转化为多视角的2D图像/视频数据，用于模型训练；
4.合成数据生成（Synthetic Data）：
-利用程序化生成（Procedural Generation）技术或游戏引擎，批量生成多样化的3D场景与物体，解决长尾数据稀缺问题；
-探索Sim-to-Real的数据增强策略，提升模型泛化能力；
5.团队管理与质量控制：
-组建并管理数据团队（包括数据工程师、3D技术美术TA、标注专员）；
-建立自动化与人工相结合的数据质量评估体系（QA），制定SOP，确保持续向算法团队输送High-Quality Token。
岗位要求：
1. 专业背景：
计算机、图形学、数学或相关专业本科及以上学历，3年以上相关技术开发经验；
2. 核心技能（必须）：
3D数据处理能力： 深刻理解3D数据格式（如 glTF, OBJ, USD, PLY）及表征形式（Mesh, Point Cloud, Voxel, NeRF, Gaussian Splatting）；
编程能力： 精通 Python，熟练掌握 Blender Python API (bpy) 或其他3D软件脚本开发，具备自动化处理海量3D模型的能力；
图形学基础： 熟悉渲染管线，了解PBR材质、光照、相机参数对数据的影响；
3. 大模型认知：
熟悉AIGC主流算法原理（如Diffusion Model, Transformer），理解大模型训练对数据分布、多样性和质量的具体需求；
了解当前主流3D生成算法（如DreamFusion, Magic3D, LGM, Point-E等）的数据需求痛点；
4. 综合素质：
具备极强的Pipeline搭建思维，拒绝纯手工劳动，推崇自动化；
优秀的跨部门沟通能力，能与算法研究员和3D美术深度协作。
加分项：
有自动驾驶仿真、游戏引擎开发（UE5/Unity） 或 影视特效（Houdini） 行业数据背景者优先。
有构建大规模3D数据集（如Objaverse-XL规模）实战经验者优先。
熟悉 3D Gaussian Splatting (3DGS) 技术栈者优先。
在CVPR, SIGGRAPH, ICCV等顶会发表过3D/Vision相关论文者优先。
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