招深度学习算法

【高级算法】
职位描述：
1.参与或主导摆放引擎的设计与实现：约束校验（碰撞、边界、靠墙等）、布局生成与优化（启发式/GA/SA 或约束求解）。
2.如采用模型预测：完成数据表示、预处理、模型推理封装、后处理与约束校验的闭环，并做好与规则引擎的融合与降级策略。
3.负责房间与家具的数据表示统一（多边形、网格、家具尺寸与朝向），以及几何计算（Shapely/NumPy）等基础模块。
4.实现或对接2D 平面图的生成与展示；可选负责 3D 场景展示或与前端/Unity 的对接。
5.编写清晰的接口（如 Python 模块或 REST API），便于业务层调用与后续产品化（户型图解析、家具库、交互编辑）。
6.保证代码可维护、可测试，并做好配置管理、日志与简单监控，便于排查与迭代。
岗位要求：
1.本科及以上学历，计算机、数学、自动化、地理信息等相关专业优先。
2.3年以上相关开发经验，有空间布局、路径规划、约束优化或图形/几何算法等项目经验者优先。
3.熟练使用 Python，具备良好的代码规范与模块化设计习惯。
4.扎实的数学与几何基础：平面几何、多边形与碰撞检测、坐标系与变换；能独立实现或选用库（如 Shapely）完成「点在多边形内、矩形重叠、边界约束」等逻辑。
5.理解约束满足、搜索与优化的基本思路：如启发式、贪心、遗传算法(GA)、模拟退火(SA)中的至少一种，并有实际编码经验。
6.阅读并理解线性规划/整数规划/约束求解（如 OR-Tools、SciPy）的文档，并能用于布局或排样类问题者加分。
7.要求具备团队管理能力，有大厂经验优先
【加分项】
1.有深度学习经验（PyTorch/TensorFlow）：如图像/序列生成、强化学习(RL)、图神经网络(GNN)等，并能在「布局生成或布局评分」场景中做模型推理与后处理。
2.有 ONNX / 模型部署经验：模型导出、量化、推理封装与性能调优。
3.有室内设计、家装、CAD/ BIM 或游戏场景编辑相关项目经验，熟悉房间、家具、动线等业务概念。
4.有从 0 到 1 负责过算法产品或中台服务的完整落地经验。