AI引擎开发（渲染向）

优缺点分析

角色解读

• 成长为AI渲染方向的专家，主导下一代渲染管线架构设计
• 横向拓展至计算机视觉、图形学其他方向，或转向技术管理岗位
• 在米哈游内部可参与多项目（原神、崩坏等）的核心渲染技术攻关，职业前景广阔
• 研究并开发面向下一代游戏产品的AI渲染技术，将深度学习算法集成到传统图形渲染管线中
• 跟踪学界和工业界前沿技术，探索几何、材质、光照模块的新方案
• 使用agent工具辅助研发流程，提升工作效率
• 扎实的计算机基础和编程能力，尤其是C++和GPU编程（CUDA/OpenGL/Vulkan）
• 深入的机器学习知识，熟悉主流深度学习框架（PyTorch/TensorFlow）
• 坚实的图形学基础，了解实时渲染技术如光栅化、光线追踪、3DGS等
• 具备技术调研和快速实验能力，能独立实现学术论文中的算法

申请策略

• 提前了解米哈游的技术栈和产品方向，针对性地准备作品集
• 可在GitHub或技术博客上展示自己的渲染Demo，增加竞争力
• 突出图形学项目经验（如实时渲染、光线追踪、3DGS相关）和AI算法落地经历
• 列出发表的顶级会议/期刊论文（SIGGRAPH, CVPR, NeurIPS等）
• 强调GPU编程技能（CUDA/OpenCL）和深度学习框架使用经验
• 展示使用agent工具（如AutoGPT等）进行自动化开发或研究的案例
• 系统学习3D Gaussian Splatting等前沿实时渲染技术
• 实践将AI模型集成到渲染管线的项目（如NeRF to 3DGS）

面试指南

• STAR法则：描述情境、任务、行动、结果，突出技术难点和你的贡献
• 对比分析：针对新技术，从原理、性能、适用场景、局限性等方面进行结构化比较
• 系统性思维：优化问题时，先分析瓶颈（计算、带宽、内存），再提出具体优化方案
• 请解释你在渲染管线中集成AI的一次实践，遇到了哪些挑战？
• 谈谈你对3D Gaussian Splatting的理解，以及它相对于NeRF的优缺点
• 如何优化一个自研的GPU渲染算法？请举例说明
• 你如何跟踪AI渲染领域的最新进展？请分享一篇你最近读过的论文
• 请设计一个实验，比较传统光栅化与AI渲染在某一场景下的效果与性能