Research engineer in 3D reconstruction and neural rendering
Type de contrat : CDD
Contrat renouvelable : Oui
Niveau de diplôme exigé : Bac + 5 ou équivalent
Fonction : Ingénieur scientifique contractuel
Corps d'accueil : Ingénieur de Recherche (IR)
A propos du centre ou de la direction fonctionnelle
The Inria Centre at Rennes University is one of Inria's eight centres and has more than thirty research teams. The Inria Centre is a major and recognized player in the field of digital sciences. It is at the heart of a rich R&D and innovation ecosystem: highly innovative PMEs, large industrial groups, competitiveness clusters, research and higher education players, laboratories of excellence, technological research institute, etc.
Mission confiée
In recent years, there has been a surge in novel neural shape and radiance representations for reconstructing and modeling 3D scenes and objects within deep learning frameworks. These advancements enable both novel view synthesis and 3D shape recovery from images. The representations span implicit and explicit forms. Implicit representations learn spatially conditioned neural fields, such as volume density in NeRF [1] or signed distance functions in NeuS [2], which are typically trained through differentiable volumetric rendering. The latest explicit representations model the scene as a collection of primitives, like Gaussian splatting, which is trained via splatting-based alpha compositing. Efficient versions of these models rely on CUDA implementations (e.g. Instant-NGP [3], Gaussian Splatting [4]), allowing for faster training and rendering.
Building on our recent efforts in self-supervised 3D reconstruction models (e.g. [5,6]), the goal of this project is to advance existing research by developing CUDA-enabled neural 3D models that can effectively learn both shape and radiance. Key challenges include learning from sparse input images, handling noisy camera poses, and pursuing physically decomposable rendering—i.e., decoupling radiance into illumination and intrinsic material properties.
[1] NeRF: Representing scenes as neural radiance fields for view synthesis. ECCV 2020
[2] Neus: Learning neural implicit surfaces by volume rendering for multi-view reconstruction. NeurIPS 2020
[3] Instant neural graphics primitives with a multiresolution hash encoding. SIGGRAPH 2022
[4] 3D Gaussian Splatting for Real-Time Radiance Field Rendering. SIGGRAPH 2023
[5] Few-Shot Unsupervised Implicit Neural Shape Representation Learning with Spatial Adversaries. ICML 2024
[6] Unsupervised Occupancy Learning from Sparse Point Cloud. CVPR 2024
Principales activités
The engineer’s responsibilities will include:
- Examining and benchmarking state-of-the-art methods, including NeRFs, NeuS, and Gaussian Splatting.
- Contributing improvements to these models, focusing on robust learning from sparse images and noisy camera poses, and enhancing geometric reconstruction quality.
- Extending the models to generalize to inverse rendering tasks.
Compétences
Candidates should have a M.Sc. or PhD in a computer science related field. A solid background in applied mathematics, computer vision, computer graphics and machines learning, and proficiency in Python and C++ (CUDA) are required.
Avantages
-
- Subsidized meals
- Partial reimbursement of public transport costs
- Possibility of teleworking (90 days per year) and flexible organization of working hours
- Partial payment of insurance costs
Rémunération
Monthly gross salary from 2 695 euros according to diploma and experience
Informations générales
- Thème/Domaine :
Vision, perception et interprétation multimedia
Calcul Scientifique (BAP E) - Ville : Rennes
- Centre Inria : Centre Inria de l'Université de Rennes
- Date de prise de fonction souhaitée : 2024-12-01
- Durée de contrat : 12 mois
- Date limite pour postuler : 2024-10-31
Attention: Les candidatures doivent être déposées en ligne sur le site Inria. Le traitement des candidatures adressées par d'autres canaux n'est pas garanti.
Consignes pour postuler
Please submit online : your resume, cover letter and letters of recommendation eventually
Sécurité défense :
Ce poste est susceptible d’être affecté dans une zone à régime restrictif (ZRR), telle que définie dans le décret n°2011-1425 relatif à la protection du potentiel scientifique et technique de la nation (PPST). L’autorisation d’accès à une zone est délivrée par le chef d’établissement, après avis ministériel favorable, tel que défini dans l’arrêté du 03 juillet 2012, relatif à la PPST. Un avis ministériel défavorable pour un poste affecté dans une ZRR aurait pour conséquence l’annulation du recrutement.
Politique de recrutement :
Dans le cadre de sa politique diversité, tous les postes Inria sont accessibles aux personnes en situation de handicap.
Contacts
- Équipe Inria : MIMETIC
-
Recruteur :
Boukhayma Adnane / adnane.boukhayma@inria.fr
L'essentiel pour réussir
We are looking for excellent candidates with a strong background in mathematics and computer science, passionate for research and coding, who can work independently and who are also keen to collaborate with other students and researchers.
A propos d'Inria
Inria est l’institut national de recherche dédié aux sciences et technologies du numérique. Il emploie 2600 personnes. Ses 215 équipes-projets agiles, en général communes avec des partenaires académiques, impliquent plus de 3900 scientifiques pour relever les défis du numérique, souvent à l’interface d’autres disciplines. L’institut fait appel à de nombreux talents dans plus d’une quarantaine de métiers différents. 900 personnels d’appui à la recherche et à l’innovation contribuent à faire émerger et grandir des projets scientifiques ou entrepreneuriaux qui impactent le monde. Inria travaille avec de nombreuses entreprises et a accompagné la création de plus de 200 start-up. L'institut s'efforce ainsi de répondre aux enjeux de la transformation numérique de la science, de la société et de l'économie.