几何算法研究员/工程师

岗位职责
关于岗位
在 Meshy，我们正在探索 AI 驱动的下一代多模态 3D 内容创造方式。高质量的三维生成不仅依赖强大的模型，也离不开对几何、拓扑与空间结构的准确理解，以及稳定、通用且高效的几何处理能力。
从原始数据清洗和几何表示转换，到拓扑修复、曲面重建、重网格化、简化、参数化、UV 生成与最终资产交付，几何处理贯穿 3D AI 的数据构建、模型训练、推理与产品化全过程。
我们正在寻找对几何、形状与三维世界充满好奇的伙伴，共同构建面向下一代多模态 3D 生成系统的通用几何算法、基础设施和生产流程，并推动数学、计算机图形学、3D 内容创作与人工智能之间更深层次的融合。

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我们期待怎样的伙伴
我们欢迎来自不同背景的候选人。无论你是数学家与研究者、图形与系统工程师，还是技术美术或 3D 艺术家，只要你对几何处理、三维内容或空间智能拥有深入理解，并愿意将自己的专业能力应用于真实而复杂的问题，我们都期待与你交流。
数学与算法研究
我们期待数学家与算法研究者可以将离散几何、拓扑理论、计算几何、微分几何、有限元方法、偏微分方程数值求解、数值优化或图算法等领域的理论积累，带入几何处理、三维生成与空间智能的实际问题中。我们尤其欢迎既重视理论严谨性，也乐于探索如何将经典理论与前沿研究转化为可验证算法、可靠系统和真实产品能力的伙伴。
图形与系统工程
图形与系统工程师可能拥有游戏引擎、渲染引擎、物理引擎、CAD、几何内核、图形工具或高性能计算系统的开发经验，能够将复杂的几何算法转化为高效、稳定且可扩展的工程实现。
对 C++、Python、CUDA、并行计算、数值稳定性、内存管理或生产级系统建设的深入理解，都将帮助我们共同构建可靠的几何处理基础设施。
AI 与空间智能
你也可能来自计算机视觉、机器人、具身智能、世界模型或生成式 AI 领域，熟悉 2D / 3D 视觉、空间理解、三维重建与生成，以及具身智能或世界模型相关的 AI 方法与框架。来自不同领域的知识与经验，正是推动下一代几何处理、三维生成与空间智能不断向前的重要力量。

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你将做些什么

- 设计、实现和优化通用的几何处理算法与核心组件，为 Meshy 的 3D 生成模型、数据流水线和产品工作流提供支持。
- 处理真实生产环境中的复杂几何数据，包括孔洞、退化面、非流形结构、自相交、法线异常、拓扑混乱以及质量不稳定的 3D 资产。
- 构建稳定、鲁棒且可扩展的几何处理流程，覆盖几何清洗、拓扑修复、曲面重建、重网格化、简化、细分、参数化、UV、法线处理、布尔运算、碰撞检测和格式转换等环节。
- 探索经典及前沿的离散几何、计算几何、数值计算和几何建模方法，并将相关理论转化为能够解决真实问题的算法与系统。
- 研究适用于神经网络和生成模型的几何表示，包括但不限于三角网格、四边形网格、点云、体素、SDF、Occupancy Field、3D Gaussian、Neural Field 以及混合表示。
- 与生成式 AI 和计算机视觉研究团队合作，提升图像生成 3D、文本生成 3D、三维重建、场景生成和世界模型中的几何质量、拓扑质量与空间一致性。
- 与技术美术、3D 艺术家和产品团队紧密合作，将真实创作需求和生产经验抽象为可泛化的算法、工具与自动化流程。
- 建立几何质量的评估方法、测试集和可视化工具，持续分析算法在不同模型类型、拓扑结构和生产场景中的表现。
- 对现有算法进行性能分析和工程优化，使其能够在 CPU、GPU、云端服务、数据处理集群或本地 DCC 工具中高效、稳定地运行。
- 跟进计算机图形学、几何处理、计算机视觉、机器人和空间智能领域的最新研究，并快速验证其中具有实际价值的方法。

岗位要求
我们希望你具备

我们不要求候选人同时满足以下所有条件。在一个或多个方向拥有深入积累，并能够清晰展示自己的思考、实践或作品，就非常值得我们交流。

理论与算法

- 熟悉离散几何、拓扑理论、计算几何、微分几何、数值线性代数、有限元方法、偏微分方程数值求解、数值优化或图算法中的一个或多个方向。
- 理解三角网格、四边形网格、点云、隐式曲面、参数曲面、体素或其他常见几何表示。
- 了解或实践过曲面重建、网格修复、重网格化、简化、参数化、形变、布尔运算、几何查询、碰撞检测或网格生成等算法。
- 能够将数学理论转化为可实现、可验证、可维护的算法。

工程与系统
- 具备良好的编程与调试能力，熟悉 C++、Python、CUDA 或其他适合数值计算与高性能计算的技术栈。
- 熟悉 CGAL、libigl、OpenMesh、Open3D、Geometry Central、PCL、Trimesh 等一种或多种几何处理库，或具备自行实现相关算法的能力。
- 关注算法复杂度、数值精度、浮点误差、内存使用、并行效率、跨平台兼容性和异常数据处理。
- 具备游戏引擎、渲染引擎、物理引擎、CAD、几何内核、DCC 插件或大型图形工具开发经验。
- 能够将研究原型逐步建设为稳定、可测试、可扩展的生产系统。

3D 创作与生产流程
- 熟悉角色、道具、场景、建筑、工业模型或其他类型 3D 资产的设计、建模、雕刻和生产流程。
- 熟悉 Blender、Rhino、Maya、3ds Max、ZBrush、Houdini 等一种或多种 3D 创作工具。
- 熟悉 Unreal Engine、Unity 等实时引擎中的资产导入、渲染、性能优化或内容生产流程。
- 具备程序化建模、节点系统、脚本开发、插件开发、Geometry Nodes、Houdini SOP 或自动化资产处理经验。
- 能够从艺术家和内容生产者的角度判断模型的视觉质量、拓扑质量、编辑友好性和实际可用性。

2D / 3D AI 与空间智能
- 熟悉计算机视觉、3D 视觉、多模态学习、机器人、具身智能、世界模型或生成式 AI 中的一个或多个方向。
- 熟悉 PyTorch 或其他机器学习与深度学习框架。
- 了解三维重建、单目或多视图重建、姿态估计、深度估计、可微渲染、Neural Fields、3D Gaussian Splatting、Diffusion 或 Flow Matching 等方法。
- 有图像生成 3D、文本生成 3D、三维场景生成、空间理解、具身感知或世界模型相关经验。
- 对几何先验如何帮助模型理解物体、场景、运动与物理世界拥有自己的思考。

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我们尤其看重
- 基础的数学能力: 微积分、线性代数功底扎实
- 能够深入理解问题本身，而不仅仅是调用现有工具或复现已有方案。
- 能够在理论严谨性、工程效率、视觉质量和产品需求之间做出合理权衡。
- 面对异常数据、边界情况、数值误差和真实生产环境中的复杂问题时，依然保持耐心与严谨。
- 愿意跨越数学、图形学、人工智能、工程和艺术等不同领域进行学习与合作。
- 能够清晰表达自己的判断、假设、实验过程和技术决策。
- 关心最终生成的 3D 资产是否真正可用、易于编辑，并具备良好的视觉质量。
- 对“如何让机器理解并创造三维世界”这一问题抱有长期兴趣。

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加分项
- 在 SIGGRAPH、SIGGRAPH Asia、SGP、ACM TOG、CVPR、ICCV、ECCV、NeurIPS、ICLR 等会议或期刊发表过相关研究。
- 参与过有影响力的几何处理、计算机图形学、3D AI 或创作工具开源项目。
- 有游戏、影视、动画、CAD、工业设计、建筑、3D 打印、机器人、数字孪生或仿真领域的实践经验。
- 有大型 3D 数据集构建、几何数据清洗、质量评估或自动标注经验。
- 有 GPU 加速、大规模并行几何处理、分布式计算或高性能计算经验。
- 有从研究原型、艺术工作流或内部工具走向生产系统与用户产品的完整落地经验。
- 拥有能够展示你能力与思考的论文、代码、技术文章、Demo、作品集、插件、节点工具或 3D 作品。