AI算法开发管培生（3D高斯重建）27年应届生

AI算法开发管培生（人像3D高斯重建）｜27年应届生优先 全职校招岗位｜本科 / 硕士应届生｜培养期可计入正式试用期｜1–2人 关于我们 美央创新科技（AIMIRA INNOVATION）是一家专注于医疗级具身智能机器人、医疗 AI 智能体及医疗级智能精密仪器研发与制造的高科技企业，隶属于英国 Calilia 国际集团。 公司先后获评国家级高新技术企业、国家级创新型企业、国家级科技型企业、广东省专精特新企业，并获得多项高层次人才与创新领军荣誉，包括： ●杭州未来科技城海外高层次人才奖 ●苏州工业园区领军人才奖 ●武汉江夏区创新领军人才奖 2025 年 9 月，公司完成第三轮数亿元 Pre-A+ 轮融资，规模位居全球 AI 医疗机器人赛道前列。公司获得多家国资平台、上市公司及头部投资机构支持，背后既有国家队资本，也有产业资本与长期主义投资人共同加持。 我们聚焦“年轻化产业智能化”，持续推动人工智能、精密制造与医学工程深度融合，已形成覆盖智能光电机器人、精准成像面诊智能体、智能注射机器人等方向的产品管线。公司核心团队来自北京大学、清华大学、伦敦大学学院（UCL）、麻省理工学院（MIT）、多伦多大学、墨尔本大学等世界一流院校，研发与产业化布局覆盖伦敦、多伦多、广州、杭州、苏州、武汉等核心城市。 如果你希望加入一家真正把 AI 落到真实场景、真实系统、真实业务流程里的公司，而不是只停留在概念和 PPT 上，美央会是一个非常不一样的起点。 岗位定位 这是一个面向本科或硕士应届毕业生的 AI 算法应用型开发管培岗位，聚焦人像三维重建与 3D Gaussian Splatting 方向。 需要特别说明的是，这个岗位不是短期实习岗，也不是单纯观察性质的“试试看”岗位。我们是以招聘全职入职为目标来选拔和培养管培生。也就是说，这个岗位从一开始就是按照未来正式岗位人才来筛选、培养和评估的。 对于符合要求并顺利通过培养阶段的候选人，岗位将直接进入正式用人序列。 同时，管培生培养期可作为全职入职的试用期计算。这意味着，只要你的表现达到要求，你的培养过程不是“额外绕一圈”，而是直接计入正式职业起点，成长路径更清晰，时间成本更低，发展节奏也更快。 这个安排本身也代表了我们对优秀毕业生的真实态度： 不是把你当临时支持人员来用，而是把你当未来骨干来培养。 这个岗位是做什么的？ 这是一个典型的 AI 算法落地型岗位。 你不会被安排去做空泛的“只看论文不落地”的研究，而是会直接参与公司真实业务场景中的三维人像重建算法开发与工程化落地。这个岗位更强调的是：如何把人像重建、3D Gaussian Splatting、动画生成与系统部署结合起来，把原本停留在实验室效果上的算法，逐步升级为更快、更稳、更可部署的系统能力。 你会接触到的不只是模型训练本身，而是： ●人像三维重建算法在真实系统中的落地方式 ●3DGS 与传统重建方案如何比较、融合与优化 ●训练、推理、效果、资源消耗之间如何做工程平衡 ●如何把算法问题拆成模块，再把模块做成真正可运行的能力 一句话说，这不是一个“只会复现论文”的岗位，而是一个会让你成长为能把三维算法变成实际生产力的人的岗位。 你将负责 1.参与公司人像 3D 重建方向的算法开发与落地，协助推进快速三维人像重建及动画算法能力建设。 2.参与 Morphable Model、3D Gaussian Splatting（3DGS）等相关技术路线的实现、验证、比较与优化。 3.配合算法负责人梳理不同重建方案在精度、速度、鲁棒性和资源占用上的差异，推动关键模块持续迭代。 4.参与训练与推理链路优化，降低训练成本与推理时延，提升算法可部署性与系统稳定性。 5.参与三维人像数据处理、实验设计、效果验证与结果分析，输出可复用的评估方法与对比结论。 6.与软件、前端、硬件及产品团队协作，推动“从算法效果到系统能力”的快速闭环。 7.在导师带领下，逐步成长为能独立负责一条三维视觉算法方向的复合型人才。 培养方式与发展路径 这个岗位采用“管培生培养 + 正式岗位导向”的方式推进。 你进入岗位后，不会被简单地作为普通助理型角色使用，而是会在真实项目中接受系统培养。培养内容包括： ●三维人像重建与 3DGS 相关算法能力训练 ●算法评估、实验设计与方案比较能力训练 ●训练加速、推理优化与部署适配能力训练 ●与软件、产品、硬件协同推进项目的能力训练 ●从任务执行者向独立算法模块负责人的能力升级 更重要的是，这个培养阶段并不是悬空存在的。 培养期本身就按正式岗位导向进行管理和评估，表现达标后可直接衔接正式用人安排，且培养期可计入全职试用期。 也就是说，这不是“先实习、再另行考虑、再重新算起”的路径，而是一条更直接、更高效、更有确定性的成长通道。 表现优秀者，后续可向以下方向发展： ●三维视觉算法工程师 ●3D 重建算法工程师 ●生成式三维算法工程师 ●三维图形与渲染方向工程师 ●AI 医疗成像算法方向骨干 我们希望你具备 基本要求 1.本科或硕士应届毕业生，计算机、软件工程、人工智能、自动化、数学、图形学、计算机视觉等相关背景优先。 2.对 AI 算法落地 有强兴趣，不满足于只停留在论文阅读或基础复现阶段，希望把三维算法真正变成可运行、可优化、可部署的系统能力。 3.熟悉人像重建相关算法，对 Morphable Model 等方向有一定理解或实践经验。 4.熟悉 3D Gaussian Splatting（3DGS）相关原理、训练流程或工程实现。 5.具备较好的算法实现基础，能够完成实验开发、效果对比与基础性能优化。 6.学习能力强，执行力强，能在不确定中快速推进。 7.逻辑清晰，做事有条理，能把复杂算法问题拆成步骤。 8.责任心强，不怕从 0 到 1 跑实验，不怕接触真实业务和工程细节。 9.有明确的职业发展意愿，希望进入一家高成长科技公司，以全职发展为目标，而不是只寻找一段短期过渡经历。 我们特别欢迎这样的人 ●不一定是顶级竞赛型选手，但真正做过三维视觉或重建相关项目 ●不一定背景最传统，但对人像重建、3DGS、动画生成有很强兴趣 ●不一定已经做过完整产品，但有把算法从“能跑”推进到“能用”的意识 ●不一定代码最花哨，但愿意在真实系统里反复调参、验证、优化 加分项 1.有人像重建、三维高斯重建、三维生成或相关方向的论文发表经历。 2.做过人像重建、三维建模、三维动画、点云处理、三维渲染等相关项目。 3.有 3DGS、NeRF、Morphable Model、Mesh 重建等相关实践经验。 4.有训练加速、推理优化、模型压缩或部署适配经验。 5.对三维图形学、相机模型、几何优化、渲染管线有较扎实理解。 6.喜欢折腾新方法，不排斥快速试错和边做边迭代。 这不是一个适合谁的岗位？ 这不是一个只想“找一份轻松实习盖章”的岗位。 也不适合只想做纯理论研究、不愿接触工程细节和系统约束的人。 更不适合只会看论文、不会做实验、不会分析结果、不会优化时延和资源占用的人。同时，这个岗位也不适合把它当作短暂停留选项的人。 因为我们对这个岗位的定位很明确：以全职入职和长期培养为目标。如果你只是想先看看、暂时过渡一下，这个岗位并不匹配。 我们更看重的是： 能不能把三维算法真正做起来，能不能把一个真实算法问题推进成真正可运行的系统结果，能不能把自己当成未来正式岗位的人来要求。 你会得到什么 1.极强的一线 AI 算法落地训练：不是做离线 Demo，而是直接参与真实三维人像重建项目。 2.跨界成长机会：同时理解三维视觉、生成式表示、性能优化、系统部署与业务落地逻辑。 3.高密度导师带教：你会直接接触算法负责人、工程化方法和真实问题拆解方式，而不是被边缘化安排打杂。 4.进入前沿赛道核心公司：医疗级具身智能机器人、AI 智能体、智能精密仪器，都是未来十年最重要的技术方向之一。 5.真实成果感：你做的不是作业，而是公司马上会进入系统链路、会直接影响产品能力的核心算法模块。 6.更清晰的正式入职路径：这是一个以全职录用为目标的管培岗位，培养期可计入正式试用期，成长路径明确，节奏更快。 7.转正与长期发展空间：表现优秀者可直接进入正式发展通道，向三维视觉算法、三维生成与重建系统方向持续成长。 你可能会喜欢这里的原因 ●你不是螺丝钉，而是在做真正从 0 到 1 的三维算法能力 ●你不是只会“跑论文”，而是会成长为“让算法进入真实系统的人” ●你接触的是全球领先的 AI 医疗机器人与智能体公司 ●你参与的是真实项目、真实设备、真实系统性能优化 ●你不是做一段“短期经历”，而是在进入一条面向正式岗位和长期成长的职业通道 ●你的成长速度，大概率会快过很多只做单一研究课题的传统校招岗位 岗位关键词 3D 人像重建 / Gaussian Splatting / 3DGS / Morphable Model / 三维视觉 / 三维生成 / 推理优化 / 算法工程化 / 开发管培生 投递加分建议 投递时欢迎附上以下任一材料，会明显加分： ●自己做过的人像重建、3DGS、NeRF、三维生成相关项目 ●论文、技术报告、实验对比结果 ●代码仓库 / 项目截图 / Demo 视频 ●GitHub / 个人主页 / 可运行结果链接 ●任何能证明你“不是只会说三维算法，而是真的做过并优化过”的材料