SpAItial
Research Scientist - World Models(m/w/x)
Vollzeitnur vor OrtKeine Angabe
München
Neuer Job?Nejo!
Dein persönlicher KI-Karriere-Agent
SPSpAItial
Research Scientist - 3D Diffusion(m/w/x)
München
VollzeitVor Ort
AI/ML
Data Science
Nejo KI-Zusammenfassung
Pioneering 3D diffusion models for generative AI and computer vision. PhD in CS, CV, graphics, ML, or related field required. Work on world models with physics and geometry understanding.
Anforderungen
- PhD in computer science, computer vision, graphics, machine learning, or related field
- Top-tier publication record at CVPR, ECCV/ICCV, NeurIPS, and SIGGRAPH
- Strong deep learning and generative modeling fundamentals
- Expertise in diffusion models and large transformer models
- Hands-on training diffusion models experience
- Experience with image and video model stacks
- Solid understanding of 3D processing concepts
- Proficiency in Python
- Proficiency in deep learning frameworks like PyTorch
- Experience in large-scale model training and optimization
- Ability to implement research ideas
- Ability to run rigorous experiments
- Ability to ship reliable ML code
Aufgaben
- Lead research on 3D diffusion models
- Design diffusion-based methods for 3D generation
- Build 3D diffusion models
- Train 3D diffusion models
- Optimize 3D diffusion models
- Evaluate 3D diffusion models
- Research diffusion model architectures
- Research diffusion model losses
- Research diffusion model sampling strategies
- Adapt image diffusion backbones to 3D
- Adapt video diffusion backbones to 3D
- Implement 3D point cloud representations
- Implement 3D mesh representations
- Implement 3D Gaussian Splatting
- Develop training pipelines
- Develop loss functions for geometry accuracy
- Develop loss functions for visual fidelity
- Develop loss functions for spatiotemporal consistency
- Integrate physics-aware priors into diffusion systems
- Integrate world model capabilities into diffusion systems
- Analyze model performance
- Debug model failure cases
- Iterate to improve model quality
- Iterate to improve model robustness
Ausbildung
- Doktor / Ph.D.
Sprachen
- Englisch – verhandlungssicher
Tools & Technologien
- Python
- PyTorch
- Stable Diffusion
- FLUX
- WAN
Die Originalanzeige dieses Stellenangebotes in der aktuellsten Version findest du hier. Nejo hat diesen Job automatisch von der Website des Unternehmens SpAItial erfasst und die Informationen auf Nejo mit Hilfe von KI für dich aufbereitet. Trotz sorgfältiger Analyse können einzelne Informationen unvollständig oder ungenau sein. Bitte prüfe immer alle Angaben in der Originalanzeige! Inhalte und Urheberrechte der Originalanzeige liegen beim ausschreibenden Unternehmen.
Noch nicht perfekt?
- SpAItial
Research Engineer(m/w/x)
Vollzeitnur vor OrtBerufserfahrenMünchen - NVIDIA
Research Scientist, 3D Computer Vision(m/w/x)
Vollzeitnur vor OrtKeine AngabeMünchen - SpAItial
Research Engineer - Graphics(m/w/x)
Vollzeitnur vor OrtBerufserfahrenMünchen - Intrinsic
Senior Research Scientist, Robotic Foundation Models(m/w/x)
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Anforderungen
- PhD in computer science, computer vision, graphics, machine learning, or related field
- Top-tier publication record at CVPR, ECCV/ICCV, NeurIPS, and SIGGRAPH
- Strong deep learning and generative modeling fundamentals
- Expertise in diffusion models and large transformer models
- Hands-on training diffusion models experience
- Experience with image and video model stacks
- Solid understanding of 3D processing concepts
- Proficiency in Python
- Proficiency in deep learning frameworks like PyTorch
- Experience in large-scale model training and optimization
- Ability to implement research ideas
- Ability to run rigorous experiments
- Ability to ship reliable ML code
Aufgaben
- Lead research on 3D diffusion models
- Design diffusion-based methods for 3D generation
- Build 3D diffusion models
- Train 3D diffusion models
- Optimize 3D diffusion models
- Evaluate 3D diffusion models
- Research diffusion model architectures
- Research diffusion model losses
- Research diffusion model sampling strategies
- Adapt image diffusion backbones to 3D
- Adapt video diffusion backbones to 3D
- Implement 3D point cloud representations
- Implement 3D mesh representations
- Implement 3D Gaussian Splatting
- Develop training pipelines
- Develop loss functions for geometry accuracy
- Develop loss functions for visual fidelity
- Develop loss functions for spatiotemporal consistency
- Integrate physics-aware priors into diffusion systems
- Integrate world model capabilities into diffusion systems
- Analyze model performance
- Debug model failure cases
- Iterate to improve model quality
- Iterate to improve model robustness
Ausbildung
- Doktor / Ph.D.
Sprachen
- Englisch – verhandlungssicher
Tools & Technologien
- Python
- PyTorch
- Stable Diffusion
- FLUX
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Die Originalanzeige dieses Stellenangebotes in der aktuellsten Version findest du hier. Nejo hat diesen Job automatisch von der Website des Unternehmens SpAItial erfasst und die Informationen auf Nejo mit Hilfe von KI für dich aufbereitet. Trotz sorgfältiger Analyse können einzelne Informationen unvollständig oder ungenau sein. Bitte prüfe immer alle Angaben in der Originalanzeige! Inhalte und Urheberrechte der Originalanzeige liegen beim ausschreibenden Unternehmen.
Über das Unternehmen
SpAItial
Branche
Research
Beschreibung
The company is pioneering the development of a frontier 3D foundation model, pushing the boundaries of AI, computer vision, and spatial computing.
Noch nicht perfekt?
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Research Engineer - Graphics(m/w/x)
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Senior Research Scientist, Robotic Foundation Models(m/w/x)
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