5、具有 ACM/ICPC 等计算机编程竞赛经验优先。
1）熟悉 NeRF、MVSNet、Stereo、Differentiable Rendering 等相关算法和应用；
2）熟悉任一深度学习开源框架，例如 Tensorflow、Pytorch、MXNet 等
3、熟悉常见开源工具库，例如 Ceres、g2o、Eigen、OpenCV，Open3d 等；
4、熟悉常见的图形学库，例如 cgal，openmesh，vcglib，libigl，geometry-central等
5、良好的解决问题能力和沟通能力。
优先要求（非必须）
1、具有丰富的 C/C++ 编程经验和编程经验，熟练使用 CUDA、OpenCL、OpenGL 等
2、计算机视觉、图像处理、计算机图形学、机器视觉、数学以及摄影测量领域硕士及博士优先；
3、具有 CUDA、NEON、OpenGL、DSP 等任一领域项目经验优先；
4、在计算机视觉、机器人、图形学等相关领域发表论文或竞赛取得名次者优先。
2、深度学习方向：
3）熟悉常见开源在线三维重建框架，例如：ElasticFusion，BundleFusion，InfiniTAM，SurfelWarp 等
工作职责
1、研究和开发基于几何或深度学习的离线高精度三维重建算法
2、研究和开发基于几何或深度学习的在线移动平台端三维重建算法
3、研究和开发基于几何或深度学习的动态物体三维重建算法
基本要求（符合以下一项或多项）
1、几何方向：
1）熟练掌握三维重建、SLAM、VIO等算法知识；掌握多视图几何、图优化等相关算法；
2）熟悉常见开源离线三维重建框架，例如：Colmap，OpenMVS，OpenMVG等；