主分类：计算机视觉与图像感知算法研发
来源 JD 数据（旧分类保留，当前主分类见上方）
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"job_title": "【无人车北斗实习】3D高斯模型实习生",
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"responsibilities": "【工作内容】\n1. 探索基于3D Gaussian Splatting的重建模型在高精地图（HD Map）建图场景中的应用与优化\n2. 针对大规模场景重建的效率与精度瓶颈开展算法改进，推动模型在实际驾驶数据上的迭代\n3. 与工程团队协作，将3D高斯重建能力集成至自动驾驶感知与建图系统\n【岗位吸引点】\n1. 真实建图场景落地：3DGS 研究直接对接美团 RoboVan 的 HD Map 建图需求，有机会将前沿重建技术应用于规模化量产场景\n2. 多城市真实数据支撑：物流配送场景覆盖复杂城市道路，数据多样性高，为大规模3D高斯重建提供极具挑战性的真实验证环境",
"requirements_text": "1. 具有大规模3D高斯重建的实际经验（实习或科研均可），熟悉3DGS及其衍生方法\n2. 了解自动驾驶建图场景需求，具备处理真实驾驶场景数据的能力\n3. 有相关领域 CCF-A 类论文发表者优先考虑",
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"fulltext": "【无人车北斗实习】3D高斯模型实习生\n【无人车北斗实习】3D高斯模型实习生\n\n基础信息\n工作地点：北京市 / 深圳市\n职位类别：技术类\n职位族群：算法\n更新时间：2026-05-22\n\n岗位职责\n【工作内容】\n1. 探索基于3D Gaussian Splatting的重建模型在高精地图（HD Map）建图场景中的应用与优化\n2. 针对大规模场景重建的效率与精度瓶颈开展算法改进，推动模型在实际驾驶数据上的迭代\n3. 与工程团队协作，将3D高斯重建能力集成至自动驾驶感知与建图系统\n【岗位吸引点】\n1. 真实建图场景落地：3DGS 研究直接对接美团 RoboVan 的 HD Map 建图需求，有机会将前沿重建技术应用于规模化量产场景\n2. 多城市真实数据支撑：物流配送场景覆盖复杂城市道路，数据多样性高，为大规模3D高斯重建提供极具挑战性的真实验证环境\n\n岗位基本要求\n1. 具有大规模3D高斯重建的实际经验（实习或科研均可），熟悉3DGS及其衍生方法\n2. 了解自动驾驶建图场景需求，具备处理真实驾驶场景数据的能力\n3. 有相关领域 CCF-A 类论文发表者优先考虑\n【工作内容】\n1. 探索基于3D Gaussian Splatting的重建模型在高精地图（HD Map）建图场景中的应用与优化\n2. 针对大规模场景重建的效率与精度瓶颈开展算法改进，推动模型在实际驾驶数据上的迭代\n3. 与工程团队协作，将3D高斯重建能力集成至自动驾驶感知与建图系统\n【岗位吸引点】\n1. 真实建图场景落地：3DGS 研究直接对接美团 RoboVan 的 HD Map 建图需求，有机会将前沿重建技术应用于规模化量产场景\n2. 多城市真实数据支撑：物流配送场景覆盖复杂城市道路，数据多样性高，为大规模3D高斯重建提供极具挑战性的真实验证环境\n1. 具有大规模3D高斯重建的实际经验（实习或科研均可），熟悉3DGS及其衍生方法\n2. 了解自动驾驶建图场景需求，具备处理真实驾驶场景数据的能力\n3. 有相关领域 CCF-A 类论文发表者优先考虑",
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