锦鲤求职岗位描述
团队介绍
我们致力于打造自动驾驶领域的下一代数据闭环系统。我们正在探索如何利用生成式AI重构物理世界，从海量路测数据中提取高保真、可交互的三维场景，构建大规模世界模型。我们寻找热衷于将前沿三维视觉技术转化为数据生产力的伙伴，共同攻克自动驾驶在复杂场景下的仿真与泛化难题。
岗位职责
负责3D高斯泼溅（3DGS）及前馈式生成模型的训练链路优化，提升训练速度、显存效率与模型稳定性；
设计与实现分布式训练框架，支持大规模三维场景数据的高并发训练与高效迭代；
深入硬件与计算栈，进行GPU算子优化、内存调度与混合精度训练策略的研发；
与三维视觉、自动驾驶仿真团队紧密协作，将优化后的训练系统应用于场景生成、神经渲染、高精地图构建等实际业务；
跟踪学术界与工业界在训练加速、模型压缩、系统架构等方面的最新进展，推动技术落地并形成工程实践。
职位要求
计算机科学、人工智能、电子信息、自动化等相关专业本科及以上学历，或具备同等能力的技术经验；
出色的编程与系统实现能力，熟练掌握Python、C++/CUDA，具备高性能计算或深度学习框架开发经验；
熟悉深度学习训练框架（如PyTorch、DeepSpeed等），有分布式训练、显存优化或算子开发经验者优先；
具备优秀的数学与工程思维，能在算法效率、系统性能与资源消耗之间进行平衡与创新；
强烈的自驱力和技术热情，能够独立攻关复杂系统问题，并具备良好的团队协作能力。
加分项
有3DGS、NeRF等三维生成模型的大规模训练调优或部署经验；
熟悉GPU性能分析与优化工具（如Nsight、TensorBoard等），具备CUDA内核开发或算子融合经验；
参与过开源深度学习框架或训练加速项目的贡献；
在分布式训练、模型压缩、异构计算等领域有实际项目成果；
具备自动驾驶、机器人、三维视觉等相关领域研发经验。