主分类：计算机视觉与图像感知算法研发
辅助：大模型与生成式算法研发（仅展示）
来源 JD 数据（旧分类保留，当前主分类见上方）
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"job": {
"job_title": "【北斗】无人机地图算法工程师",
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"company_description": "美团通过科技推动服务零售和商品零售的数字化，连接消费者与商户。"
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"responsibilities": "为了更好地提升城市即时配送的效率与体验，2017年，美团启动了无人机配送服务的探索，通过科技创新推动履约工具变革，加快建设空地协同的本地即时配送网络。目前，美团已初步完成了自主飞行无人机、智能化调度系统及高效率运营体系的研发建设工作，由此打造了一个服务于多场景、多天候的城市低空物流解决方案。\n\n该岗位将负责无人机实景仿真系统的核心算法研发与落地。以3D Gaussian Splatting（3DGS）、神经场景重建为基础，融合世界模型与生成式AI能力，打造面向无人机低空自主飞行场景的高保真数字孪生环境。系统接入无人机多视角航拍、地面激光雷达/相机采集、卫星遥感影像等多源异构数据，通过大规模场景重建与AI驱动的可控生成，输出覆盖城市级区域的真实感仿真场景，支撑感知、规划、决策等全链路算法的闭环训练与验证，加速无人机算法从仿真到实飞的迭代效率。\n\n1.实景三维重建：基于3DGS及NeRF等前沿技术，利用多源异构数据（无人机多视角航拍、地面激光雷达/相机、卫星遥感影像）进行城市级大规模室外场景的高精度三维重建，实现照片级真实感的新视角合成与实时渲染；\n2.世界模型构建：研发基于世界模型（World Model）的场景动态建模与时空推演能力，包括光照/天气/季节变化模拟、动态物体行为预测、物理交互仿真等，使仿真场景具备时序连贯性与物理合理性；\n3.生成式场景合成：运用Diffusion Model、Video Generation Model等生成式AI技术，实现仿真场景的可控编辑与扩展生成，包括场景风格迁移（季节/天气/光照/时段）、稀疏观测区域AI补全、虚拟目标自动化插入、极端长尾场景（corner case）自动生成等；\n4.仿真系统工程落地：参与实景仿真系统整体架构设计，推动算法从研究原型到生产级系统的转化，保障大规模场景的渲染效率与质量平衡。",
"requirements_text": "【岗位要求】\n1.硕士及以上学历，计算机科学、电子工程、自动化、测绘遥感、图形学等相关专业；\n2.扎实的数学基础，精通Python/C++，熟悉PyTorch/JAX等深度学习框架；\n3.在以下一个或多个方向有深入研究或工程经验：\na.3DGS / NeRF / 神经渲染：熟悉3DGS原理及变体，有大规模场景重建与实时渲染优化经验；\nb.世界模型 / 视频生成：了解UniSim、GAIA-1、DriveDreamer、Sora等，有场景级生成模型训练经验；\nc.生成式AI：熟悉Diffusion Model、ControlNet、3D生成等，有可控生成与场景编辑经验；\nd.熟练使用AI工具提升研发效率：能将AI编程助手、大语言模型等工具融入日常开发与研究流程，具备AI辅助编程、方案设计、文献调研的实践经验；\n\n加分项：\n1.顶会论文（CVPR/ECCV/ICCV/NeurIPS/SIGGRAPH等）；\n2.城市级户外场景重建工程落地经验；\n3.无人机系统或自动驾驶仿真平台经验；\n4.CUDA编程、GPU渲染优化经验；\n5.对技术有热情，具备快速学习能力和较强自驱力，善于将前沿技术转化为实际产品。\n\n【岗位吸引力】\n1 .技术前沿，行业稀缺：你将站在3DGS、世界模型、生成式AI与低空经济的交叉前沿，这是当下学术界和工业界最热门的方向之一，研究成果可直接对标CVPR/SIGGRAPH级别工作；\n2.真实场景，端到端闭环：拥有大规模、多样化的真实飞行数据（城市、园区、复杂地形），数据资产在行业内极具稀缺性；从数据采集→场景重建→AI生成→仿真验证→实飞部署的完整闭环，而非孤立的算法模块。\n3.AI-Native的工作方式：团队全面拥抱AI工具，鼓励用最先进的AI手段提升研发效率，不设条条框框；充足的GPU算力资源支持大模型训练与大规模渲染实验。\n4.成长空间与影响力：技术深度与业务广度兼具——既能深耕前沿算法，也能看到技术如何一步步变成产品、改变真实世界；团队技术氛围浓厚，扁平开放，鼓励技术分享与创新探索。",
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"fulltext": "【北斗】无人机地图算法工程师\n【北斗】无人机地图算法工程师\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：2026-06-03\n\n岗位职责\n为了更好地提升城市即时配送的效率与体验，2017年，美团启动了无人机配送服务的探索，通过科技创新推动履约工具变革，加快建设空地协同的本地即时配送网络。目前，美团已初步完成了自主飞行无人机、智能化调度系统及高效率运营体系的研发建设工作，由此打造了一个服务于多场景、多天候的城市低空物流解决方案。\n\n该岗位将负责无人机实景仿真系统的核心算法研发与落地。以3D Gaussian Splatting（3DGS）、神经场景重建为基础，融合世界模型与生成式AI能力，打造面向无人机低空自主飞行场景的高保真数字孪生环境。系统接入无人机多视角航拍、地面激光雷达/相机采集、卫星遥感影像等多源异构数据，通过大规模场景重建与AI驱动的可控生成，输出覆盖城市级区域的真实感仿真场景，支撑感知、规划、决策等全链路算法的闭环训练与验证，加速无人机算法从仿真到实飞的迭代效率。\n\n1.实景三维重建：基于3DGS及NeRF等前沿技术，利用多源异构数据（无人机多视角航拍、地面激光雷达/相机、卫星遥感影像）进行城市级大规模室外场景的高精度三维重建，实现照片级真实感的新视角合成与实时渲染；\n2.世界模型构建：研发基于世界模型（World Model）的场景动态建模与时空推演能力，包括光照/天气/季节变化模拟、动态物体行为预测、物理交互仿真等，使仿真场景具备时序连贯性与物理合理性；\n3.生成式场景合成：运用Diffusion Model、Video Generation Model等生成式AI技术，实现仿真场景的可控编辑与扩展生成，包括场景风格迁移（季节/天气/光照/时段）、稀疏观测区域AI补全、虚拟目标自动化插入、极端长尾场景（corner case）自动生成等；\n4.仿真系统工程落地：参与实景仿真系统整体架构设计，推动算法从研究原型到生产级系统的转化，保障大规模场景的渲染效率与质量平衡。\n\n岗位基本要求\n【岗位要求】\n1.硕士及以上学历，计算机科学、电子工程、自动化、测绘遥感、图形学等相关专业；\n2.扎实的数学基础，精通Python/C++，熟悉PyTorch/JAX等深度学习框架；\n3.在以下一个或多个方向有深入研究或工程经验：\na.3DGS / NeRF / 神经渲染：熟悉3DGS原理及变体，有大规模场景重建与实时渲染优化经验；\nb.世界模型 / 视频生成：了解UniSim、GAIA-1、DriveDreamer、Sora等，有场景级生成模型训练经验；\nc.生成式AI：熟悉Diffusion Model、ControlNet、3D生成等，有可控生成与场景编辑经验；\nd.熟练使用AI工具提升研发效率：能将AI编程助手、大语言模型等工具融入日常开发与研究流程，具备AI辅助编程、方案设计、文献调研的实践经验；\n\n加分项：\n1.顶会论文（CVPR/ECCV/ICCV/NeurIPS/SIGGRAPH等）；\n2.城市级户外场景重建工程落地经验；\n3.无人机系统或自动驾驶仿真平台经验；\n4.CUDA编程、GPU渲染优化经验；\n5.对技术有热情，具备快速学习能力和较强自驱力，善于将前沿技术转化为实际产品。\n\n【岗位吸引力】\n1 .技术前沿，行业稀缺：你将站在3DGS、世界模型、生成式AI与低空经济的交叉前沿，这是当下学术界和工业界最热门的方向之一，研究成果可直接对标CVPR/SIGGRAPH级别工作；\n2.真实场景，端到端闭环：拥有大规模、多样化的真实飞行数据（城市、园区、复杂地形），数据资产在行业内极具稀缺性；从数据采集→场景重建→AI生成→仿真验证→实飞部署的完整闭环，而非孤立的算法模块。\n3.AI-Native的工作方式：团队全面拥抱AI工具，鼓励用最先进的AI手段提升研发效率，不设条条框框；充足的GPU算力资源支持大模型训练与大规模渲染实验。\n4.成长空间与影响力：技术深度与业务广度兼具——既能深耕前沿算法，也能看到技术如何一步步变成产品、改变真实世界；团队技术氛围浓厚，扁平开放，鼓励技术分享与创新探索。\n为了更好地提升城市即时配送的效率与体验，2017年，美团启动了无人机配送服务的探索，通过科技创新推动履约工具变革，加快建设空地协同的本地即时配送网络。目前，美团已初步完成了自主飞行无人机、智能化调度系统及高效率运营体系的研发建设工作，由此打造了一个服务于多场景、多天候的城市低空物流解决方案。\n\n该岗位将负责无人机实景仿真系统的核心算法研发与落地。以3D Gaussian Splatting（3DGS）、神经场景重建为基础，融合世界模型与生成式AI能力，打造面向无人机低空自主飞行场景的高保真数字孪生环境。系统接入无人机多视角航拍、地面激光雷达/相机采集、卫星遥感影像等多源异构数据，通过大规模场景重建与AI驱动的可控生成，输出覆盖城市级区域的真实感仿真场景，支撑感知、规划、决策等全链路算法的闭环训练与验证，加速无人机算法从仿真到实飞的迭代效率。\n\n1.实景三维重建：基于3DGS及NeRF等前沿技术，利用多源异构数据（无人机多视角航拍、地面激光雷达/相机、卫星遥感影像）进行城市级大规模室外场景的高精度三维重建，实现照片级真实感的新视角合成与实时渲染；\n2.世界模型构建：研发基于世界模型（World Model）的场景动态建模与时空推演能力，包括光照/天气/季节变化模拟、动态物体行为预测、物理交互仿真等，使仿真场景具备时序连贯性与物理合理性；\n3.生成式场景合成：运用Diffusion Model、Video Generation Model等生成式AI技术，实现仿真场景的可控编辑与扩展生成，包括场景风格迁移（季节/天气/光照/时段）、稀疏观测区域AI补全、虚拟目标自动化插入、极端长尾场景（corner case）自动生成等；\n4.仿真系统工程落地：参与实景仿真系统整体架构设计，推动算法从研究原型到生产级系统的转化，保障大规模场景的渲染效率与质量平衡。\n【岗位要求】\n1.硕士及以上学历，计算机科学、电子工程、自动化、测绘遥感、图形学等相关专业；\n2.扎实的数学基础，精通Python/C++，熟悉PyTorch/JAX等深度学习框架；\n3.在以下一个或多个方向有深入研究或工程经验：\na.3DGS / NeRF / 神经渲染：熟悉3DGS原理及变体，有大规模场景重建与实时渲染优化经验；\nb.世界模型 / 视频生成：了解UniSim、GAIA-1、DriveDreamer、Sora等，有场景级生成模型训练经验；\nc.生成式AI：熟悉Diffusion Model、ControlNet、3D生成等，有可控生成与场景编辑经验；\nd.熟练使用AI工具提升研发效率：能将AI编程助手、大语言模型等工具融入日常开发与研究流程，具备AI辅助编程、方案设计、文献调研的实践经验；\n\n加分项：\n1.顶会论文（CVPR/ECCV/ICCV/NeurIPS/SIGGRAPH等）；\n2.城市级户外场景重建工程落地经验；\n3.无人机系统或自动驾驶仿真平台经验；\n4.CUDA编程、GPU渲染优化经验；\n5.对技术有热情，具备快速学习能力和较强自驱力，善于将前沿技术转化为实际产品。\n\n【岗位吸引力】\n1 .技术前沿，行业稀缺：你将站在3DGS、世界模型、生成式AI与低空经济的交叉前沿，这是当下学术界和工业界最热门的方向之一，研究成果可直接对标CVPR/SIGGRAPH级别工作；\n2.真实场景，端到端闭环：拥有大规模、多样化的真实飞行数据（城市、园区、复杂地形），数据资产在行业内极具稀缺性；从数据采集→场景重建→AI生成→仿真验证→实飞部署的完整闭环，而非孤立的算法模块。\n3.AI-Native的工作方式：团队全面拥抱AI工具，鼓励用最先进的AI手段提升研发效率，不设条条框框；充足的GPU算力资源支持大模型训练与大规模渲染实验。\n4.成长空间与影响力：技术深度与业务广度兼具——既能深耕前沿算法，也能看到技术如何一步步变成产品、改变真实世界；团队技术氛围浓厚，扁平开放，鼓励技术分享与创新探索。",
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