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2025年7月8日 点击人次:60
生境科技成立于2023年，位于大湾区的深圳南山，专注于3D空间生成系统的研发，由中国工程院孟建民院士和李泽湘教授栽培，累计获得近亿元投资（南山国资、红杉系等）。现团队规模47人，由AI算法背景的海归精英组成，是一支拼劲十足的年轻精英团队。生境2024年入选深圳首批AI模力营企业，是其中规模最大，发展最好的AI初创公司。
“我们在创造一个新的学科”。生境团队是世界首家针对空间模态进行编码及训练研究的企业，从零开始搭建了完整的空间编码方法以及自监督训练体系。由于极强的技术原创性，团队扩张以应届生内部培育为主要手段。生境3D空间生成引擎效果好于学术界最先进开源模型（SMI 2024），也较大幅度领先杭州六小龙群核科技。
空间生成技术应用场景广泛，涵盖具身智能、游戏、电影、VR/AR、直播电商、家居电商等场景。生境科技以家居行业为切入点，能够基于消费者个性化需要，一键自动生成家居方案。公司已经服务了万华禾香、公牛沐光、金牌家居、惠达卫浴、梦天木作等多家供应链龙头公司，并对多家互联网平台百度、阿里居然设计家、土巴兔，知户型等提供API的AI技术支撑，日均API调用量超一万次。扎根大湾区”世界家具工厂“的供应链领先地位，旨在创造家居消费的新质生产力。
奖项方面，生境荣获“央视《赢在AI+》AI创投大赛领域全国Top3”，“2024 华为云开发者大赛全国一等奖”、“百度搜索AI标杆项目”等大奖，成为了《赢在AI+》播放量最高的AI企业，收到了央视总台多次转载，媒体播放量2亿余次，研发成果广受量子位、Z Potential等AI顶尖媒体报道。另有多篇论文被国际顶会收录并汇报。
5人
岗位职责：
1.使用 Houdini 创建高效的程序化生成系统，以构建复杂的建筑和室内空间。
2.设计和实现算法，以自动生成房间、家具布局和其他室内元素。
3.与设计团队紧密合作，理解项目需求并将其转化为程序化生成的工作流程。
4.优化生成逻辑以确保在实时引擎中的性能和可扩展性。
5.开发和维护数字资产（HDA），以实现可复用的生成工具。
6.进行实验和迭代，以不断改进生成效果和工作流程。
1.精通 Houdini，具备丰富的程序生成经验，熟悉Houdini和Unreal的工作流程。
2.熟练使用Unreal蓝图。
3.具备强大的数学和算法背景，能够处理复杂的几何生成逻辑。
4.具有建筑或室内空间的程序化生成经历者优先。
5.熟悉 VEX 和 Python 编程，能够在 Houdini 中编写高效的脚本。
6.对程序化设计和自动化工作流有深入理解。
7.良好的团队合作能力和沟通能力，能够在快节奏的环境中有效工作。
8.具有出色的艺术审美能力，能够将技术与创意结合。
投递简历，面试，二面
简历邮箱：zhuangzy@sengine.ai
6人
岗位职责：
3D空间与家具多模态数据建模
负责3D家具模型、空间布局、用户偏好、设计规范等多源异构数据的采集、清洗与特征工程；
研究并实现3D模型、空间结构、图像、文本等多模态数据的深度融合与对齐方法，提升对空间场景和家具属性的理解与表达能力。
智能空间布局与家具推荐算法研发
基于用户历史行为、空间结构、家具风格、设计规范等信息，设计并优化个性化空间布局与家具推荐算法；
支持用户输入（如户型图、风格偏好、预算等）驱动的自动化空间设计与家具搭配推荐，提升推荐的多样性、合理性与美学价值。
多模态对齐与意图理解
利用多模态大模型（如GPT-4V、BLIP、Owl-ViT等）实现对空间场景、家具模型、用户需求的联合理解；
构建多模态上下文，提升模型在复杂空间中的意图识别、风格匹配和物理合理性推理能力。
设计规范与用户偏好融合机制
搭建融合行业设计规范与个性化用户偏好的推荐评估与自适应优化机制；
利用用户反馈和行为数据，持续优化推荐系统的准确性、可解释性和用户满意度。
知识记忆与案例复用
构建“规则-向量-代码”三层知识记忆体系，支持设计规范、用户偏好、优秀案例等知识的动态存储、召回与冲突解析；
将高质量设计方案沉淀为可复用的推荐策略或自动化设计模块，提升系统智能化水平。
系统工程与性能优化
负责推荐系统的高性能实现，包括推理加速、异步调度、并发处理和资源监控，保障系统在大规模、高并发场景下的稳定运行；
与产品、设计、前端等团队紧密协作，推动端到端的智能空间设计与推荐系统落地。
本科及以上学历，计算机、人工智能、建筑/空间设计等相关专业优先，具备扎实的编程与系统设计能力；
熟悉主流深度学习框架（如PyTorch、TensorFlow）及多模态建模工具（如Transformers、Open3D、LangChain等）；
有3D模型处理、空间场景理解、多模态特征融合或推荐系统相关项目经验；
熟悉结构化数据（如JSON Schema、Scene Graph、向量数据库）及其在空间设计/推荐中的应用；
具备良好的算法能力，熟悉个性化推荐、意图识别、RAG、Prompt-Engineering等相关技术。
投递简历，面试，二面。
简历投递邮箱：zhuangzy@sengine.ai
扁平化，做下一个字节跳动
6人
岗位职责：
1、多模态环境理解与编码策略设计
已有设计方案中提取空间信息的编码方法（如结构化JSON、图像截帧、scene graph embedding）
联合VLM模型（如 GPT-4V、BLIP、Owl-ViT 等）实现对视觉输入的房间布局与家具识别；
构建多模态语义上下文，提升大模型在复杂空间中的意图对齐与物理推理能力。
2、智能动作规划与原子动作生成
基于 VLA 模型输出意图，研发可解释的动作序列生成算法（含 Few-shot / RAG / Tool-use 等范式），支持跨领域 Agent 的自动决策；
支持多轮语义交互中的动作组合、继承与状态更新。
3、闭环纠错与反馈自适应机制
搭建生成-评估-修正的闭环框架，利用自监督信号与外部反馈，持续提升模型稳健性与推理精度。实现自我纠错和优化。
4、程序性记忆机制与知识演化
设计“规则-向量-代码”三层记忆体系，支持知识的增量写入、召回与冲突解析。
使Agent能在规划中利用过往成功经验，以代码函数或自然语言策略的形式存储，并在后续任务中辅助决策。
5、工程实现与性能优化
负责推理加速、异步调度、并发管控及资源监控，保证大模型在高吞吐和低延迟场景下稳定运行；与业务团队协同完成端到端交付。
1. 本科及以上计算机相关专业，具备扎实的编程基础与系统设计能力；
2. 熟悉至少一种主流深度学习框架（PyTorch / TensorFlow）与多模态模型调度框架（如 LangChain、Transformers、LlamaIndex）；
3. 理解Vision-Language-Action 最新研究进展；熟悉多模态基础模型（如 GPT-4V、BLIP2、ImageBind、SAM 等）及其视觉理解能力；
4. 熟悉结构化数据处理（如 JSON Schema、Scene Graph、向量数据库）；
5. 熟悉 Prompt-Engineering、检索增强生成（RAG）、工具调用等大模型应用技术；
投递简历，面试，二面即可录用。
投递简历邮箱：zhuangzy@sengine.ai
4人
岗位职责：
1.视觉资源开发与还原输出设计资源，使用UE引擎完成高精度界面拼接，确保 1:1还原Figma设计稿
2.根据程序要求，优化界面结构，确保性能表现
3.根据规范管理资源，合理命名文件，规划存储路径
4.关注界面的本地化适配，确保多语言环境的显示效果
5.协助客户端开发完成各类UI工具的落地及验证
6.优化UMG控件结构，解决渲染性能瓶颈（DrawCall/Loading耗时等核心指标）
7.修复各类UI界面BUG岗位要求，开发可复用的UI组件库，提升团队资源复用率
8.设计多语言动态适配方案，攻克特殊字符/排版兼容性问题
9.定期输出重构规范文档，推动团队技术沉淀
1.专科及以上学历，1年以上游戏从业经验
2.熟悉虚幻引擎UMG和界面重构全流程，有程序基础、熟悉figma优先
3.熟悉UE4/UE5引擎相关内容，熟悉GAS/UMG等模块
4.能够高效完成需求，善于总结归纳，完善重构规范
5.热爱游戏，对游戏行业有热情
投递简历，面试，二面
简历邮箱：zhuangzy@sengine.ai
一起来加入下一个字节跳动吧~
深圳生境科技有限公司
领域：信息传输、软件和信息技术服务业
规模：50-150人
地址：深圳市南山区西丽街道西丽社区打石二路万科云城六期一栋云中城A710
BCC
云研企信等级
超越 73.6 % 的校园招聘企业
