岗位职责
1.深入理解客户业务场景与核心痛点，独立负责需求澄清、定制化方案设计、Demo演示及POC验证。精准传达文生图/文生视频大模型的“技术能力—业务价值—落地路径”，帮助广告/电商/影视等行业的客户理解AI能力如何解决实际业务问题。
2.整合公司的模型API、数据集、数据采集设备等产品能力，为客户构建高匹配度的完整解决方案，输出有说服力的建议书、报价方案和项目计划。
3.协同团队，负责设计伙伴关系的建立与维护，经营重点客户的技术决策链，挖掘客户生命周期中的持续合作机会（从单次API调用到长期订阅/私有化部署），提升单客户价值。
4.主导试点项目的方案落地，协调产品、数据、研发、交付等内部资源，确保合同技术条款准确、项目交付质量符合预期，并推动客户验收，实现从方案到营收的完整路径。

任职要求
1.本科及以上学历，计算机、人工智能、自动化等理工科背景优先。
2.拥有3年以上ToB领域解决方案、售前或技术客户经理经验，熟悉AI服务、MaaS平台、API产品、数据服务等一个以上相关领域，熟悉客户采购、POC验证、项目交付全流程。
3.具备出色的技术翻译与方案构建能力，能将复杂的多模态大模型能力转化为客户可理解、可决策的业务价值，并通过优秀的文档与讲演技巧清晰传递。
4.具备优秀的项目管理和跨部门协调能力，能够在高频的客户交流中，有序推进从需求到回款的多个并行项目。
5.具备良好的中英文沟通与读写能力，能够独立阅读英文技术资料、撰写英文方案材料，并直接支持海外客户的项目沟通。

加分项
1.有文生图/文生视频大模型的售前/交付经验，或熟悉广告素材生成、电商商品图/视频生成、影视短剧内容创作等场景。
2.有大模型API、AI Agent、数据标注、智能硬件等细分领域的售前项目经验。
3.曾为广告营销、电商零售、影视/短剧/动漫、游戏等行业客户提供过定制化解决方案，并主导过成功的POC验证。
4.有海外客户沟通、英文方案撰写、跨境项目协作或国际市场拓展的直接经验。

职位发布者太懒了，还没有写职位卖点

Ann Zhang

岗位职责
1. 基于多源数据（图像、点云、RGB 视频等），负责 SOTA 三维重建算法研发与工程落地，核心完成场景 / 物体的高斯模型（Gaussian Splatting）、网格（Mesh）生成，以及材质参数（纹理、反射率）、物理属性（质量、摩擦系数）的精准建模，支撑机器人仿真场景（isaac）构建。
2. 持续优化三维重建的精度（几何误差、纹理还原度）、建模效率与鲁棒性，搭建从数据采集、预处理到重建结果后处理的全流程流水线，完成重建结果的质量校验、格式标准化（适配主流仿真平台要求）与数据集构建。
3. 深入研究 SOTA 三维重建技术（如 NeRF 系列、Gaussian Splatting），结合机器人仿真需求，设计高效的几何建模、材质迁移、物理属性赋值算法，解决遮挡、复杂拓扑结构等建模难点。
4. 负责重建模型与主流机器人仿真平台的适配开发，完成模型格式转换、仿真参数校准、接口封装与集成测试，保障仿真场景的真实性与交互稳定性。
5. 负责算法实验方案设计、消融实验执行、重建效果量化评估与模型迭代复盘，独立编写技术方案、建模规范、接口文档与维护手册，支撑团队技术沉淀、方案评审与标准化流程优化。
任职要求
1. 计算机、人工智能、自动化、机械工程、电子信息、机器人工程等相关专业，硕士及以上学历，计算机视觉、三维重建、机器人仿真方向优先。
2. 扎实掌握三维重建基础理论与核心技术，深入理解几何建模、多视图几何、神经渲染等关键环节，有 SOTA 三维重建算法研发与项目落地经验，熟悉高斯模型、Mesh 建模、材质与物理属性建模的完整流程。
3. 精通 PyTorch/TensorFlow 等深度学习框架，或 C++/Python 传统视觉开发，具备三维重建模型搭建、训练调优、损失函数设计、传统算法改进等完整研发能力，能独立完成从数据到重建结果的全流程实现。
4. 熟练掌握三维数据处理工具（如 Open3D、PCL、MeshLab、Blender），擅长大规模点云 / 图像数据处理、重建结果后优化、仿真平台适配开发，能够独立搭建重建与仿真验证流水线。
5. 熟练使用 Git 进行版本管理与多人协作开发，具备独立完成模块开发、问题定位、跨平台适配 bug 修复与版本迭代的能力。
6. 逻辑思维严谨，自主学习能力强，具备良好的工程思维、复杂场景建模问题拆解能力与跨团队（算法、机器人、仿真）沟通协作能力。
加分项
1. 具备复杂场景（室内外大场景、精密机械零件、柔性物体）三维重建经验，有高斯 Splatting、高保真 Mesh 建模、材质与物理属性联合建模项目案例者优先。
2. 深入研究过 SOTA 重建技术，熟悉相关公开数据集（如 DTU、Tanks and Temples、CO3D）、技术难点与优化方案。
3. 拥有主流机器人仿真平台开发经验，熟练掌握仿真模型格式转换（如 URDF、SDF、FBX）、物理参数调试与场景集成者优先。
4. 具备三维重建算法部署优化经验，熟练使用 ONNX、TensorRT 等工具完成模型轻量化与推理加速，或有边缘设备 / 云端批量重建服务开发经验者优先。
6. 熟悉机器人运动学 / 动力学，能结合机器人仿真需求优化重建模型的几何与物理属性，提升仿真与真实场景的一致性者优先。

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