Research Engineer - 3D World Models

SpAItial ist Vorreiter der nächsten Generation von Weltmodellen und erweitert die Grenzen von generativer KI, Computer Vision und der Simulation der Realität. Wir gehen über 2D-Pixel hinaus, um Modelle zu entwickeln, die die Physik und Geometrie unserer Welt nativ verstehen. Unsere Mission ist es, die Art und Weise, wie Branchen – von Robotik und AR/VR bis hin zu Gaming und Kino – physisch fundierte 3D-Umgebungen generieren und interagieren, neu zu definieren.

Wir suchen mutige, innovative Personen, die von einer Leidenschaft für die Erweiterung der Grenzen der generativen 3D-KI angetrieben werden. Sie sollten in einer Umgebung gedeihen, in der Kreativität auf technische Herausforderungen trifft, und furchtlos die schwierigsten Probleme im 3D-Weltmodellieren angehen. Unser Team basiert auf einem Fundament von Engagement und einem gemeinsamen Bekenntnis zur Exzellenz, daher schätzen wir Menschen, die großen Stolz auf ihre Arbeit legen und die kollektiven Ziele des Teams über persönliche Ambitionen stellen.

Als Teil von SpAItial stehen Sie an der Spitze des Aufbaus von Weltmodellen, die generative KI und die physische Welt verbinden. Wenn Sie bereit sind, einen Einfluss zu nehmen, das Unbekannte zu umarmen und mit einer talentierten Gruppe von Visionären zusammenzuarbeiten, möchten wir von Ihnen hören.

Wir suchen einen Forschungsingenieur, der fortschrittliche generative Methoden entwickelt, um physisch fundierte 3D-Umgebungen zu schaffen. Sie werden daran arbeiten, Modelle zu erstellen, zu trainieren, zu bewerten und zu optimieren, die qualitativ hochwertige 3D-Inhalte aus Bildern, Videos und anderen Eingaben generieren – mit einem Fokus auf weltweite Szenen, die Geometrie, Physik und räumliche Konsistenz verstehen.

Diese Rolle ist ideal für Ingenieure zu Beginn ihrer Karriere, die starke Grundlagen in maschinellem Lernen und 3D-Datenverarbeitung haben, leidenschaftlich an generativen Modellen interessiert sind und die nächste Generation von Weltmodellsystemen mitgestalten möchten.

Verantwortlichkeiten

• Entwerfen und Entwickeln von fortschrittlichen generativen 3D-Maschinenlernmethoden zur Erstellung hochwertiger 3D-Inhalte aus Bildern, Videos und anderen Eingaben.
• Erstellen, Trainieren, Optimieren und Bewerten von Modellen für 3D-Rekonstruktion, neuartige Sichtsynthetisierung und Welterzeugung.
• Implementieren und Experimentieren mit modernsten 3D-Darstellungen, einschließlich Punktwolken, Netzen und 3D-Gaussian Splatting.
• Entwickeln von Trainingspipelines und Verlustfunktionen, die die Geometriegenauigkeit, visuelle Treue und Konsistenz verbessern.
• Zusammenarbeiten mit Forschern, um physikbewusste Priors und Weltmodellfähigkeiten in generative Systeme zu integrieren.
• Analysieren der Modellleistung, Debuggen von Fehlerfällen und schnelles Iterieren zur Verbesserung von Qualität und Robustheit.

Wesentliche Qualifikationen

• Bachelor- oder Masterabschluss oder gleichwertige Projekt-/Forschungserfahrung in Informatik, maschinellem Lernen, Computer Vision, Grafik, Robotik oder einem verwandten Bereich.
• Starke Grundlagen in Deep Learning und generativen Modellen, insbesondere Diffusionsmodellen und Transformatoren.
• Solides Verständnis von 3D-Verarbeitungskonzepten wie Kamerageometrie, Tiefe, Rekonstruktion, Punktwolken, Netzen oder Gaussian Splatting.
• Kenntnisse in Python und Deep-Learning-Frameworks wie PyTorch, mit Erfahrung im Modelltraining und in der Optimierung.
• Fähigkeit, Forschungspapiere umzusetzen, Experimente durchzuführen und schnell neue Ideen zu iterieren.
• Starke Programmierkenntnisse und Leidenschaft für den Aufbau zuverlässiger, skalierbarer ML-Systeme.

Bei SpAItial setzen wir uns für die Schaffung eines vielfältigen und integrativen Arbeitsplatzes ein. Wir begrüßen Bewerbungen von Menschen aus allen Hintergründen, Erfahrungen und Perspektiven. Wir sind ein Arbeitgeber, der Chancengleichheit bietet, und stellen sicher, dass alle Kandidaten während des Rekrutierungsprozesses fair behandelt werden.