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米哈游
算法实习生(动作生成与性能优化方向)
立即应聘

算法实习生(动作生成与性能优化方向)

发布于 大约 13 小时前

实习/见习

上海市
无经验要求
实习生
仅现场办公
本科
研究与开发 (研发)
CUDA
量化
模型蒸馏
推理优化
diffusion
剪枝
VAE
Flow Matching
Motion Generation

AI 估算 · 4k–8k

算法实习生薪资,米哈游大厂背景,上海地区,综合日薪约200-300元,月薪范围合理。

职位详情

关于这个职位

这是一个算法实习生岗位,你将深入参与米哈游游戏动画与3D动作生成相关的模型研发,负责生成式模型的设计、训练与调优,并跟进前沿AI算法进行落地与性能优化

适合对游戏AI和动作合成技术充满热情的同学,在这里你可以真正用技术提升游戏生产力

最低要求

本科及以上学历,连续实习6个月及以上

在相关前沿领域发表过高质量论文,代码基础扎实,且在以下技术栈有积累(满足任意2条即可):
生成式框架训练能力:熟练掌握 Diffusion, Flow Matching 或 VAE 等生成式架构的底层原理,具备实际的模型训练与调优经验
模型加速与轻量化能力:深入理解模型网络结构,熟练掌握模型蒸馏、量化或剪枝等模型压缩与加速算法
动作生成背景:深入理解 3D 角色动画与运动学特性,了解过 Motion-generation, (Learn) Motion Matching, PFNN, RSMT 等算法

工作职责

模型研发与训练:针对动作生成相关业务场景,进行生成式模型的设计、训练与策略调优

前沿算法落地:跟进生成式 AI 与动作合成领域的最新进展,解决实际场景中复杂的动作预测与生成难题
极致性能优化:针对高标准的性能指标要求,进行模型侧的深度剖析与推理加速优化

优先资格

底层硬核优化:有cuda Kernel开发经验,能够手写底层算子实现极致加速

在对延迟、算力要求极高的真实工程场景中,有过模型部署与推理优化经验

AI 洞察

优缺点分析

优点

  • 米哈游平台大,项目影响力强,技术积累直接应用于热门游戏
  • 前沿技术栈,接触Diffusion、Motion Generation等热门方向,提升竞争力
  • 有机会参与高性能优化,锻炼工程与算法结合能力
  • 实习期较长(6个月+),需平衡学业与工作
  • 算法岗竞争激烈,要求有高质量论文和扎实代码能力
  • 性能优化对底层硬件要求高,学习曲线陡峭
  • 适合对游戏AI和3D动画有强烈兴趣,具备扎实生成式模型基础,愿意深度学习并追求极致性能的研究型人才

缺点 / 挑战

暂无明显挑战项

角色解读

  • 实习生→正式算法工程师,深入游戏AI领域,成为动作生成方向专家
  • 可向技术专家或技术主管发展,主导游戏动画AI管线
  • 积累前沿AI工程化经验,未来也可转至通用AI或机器人领域
  • 负责动作生成相关的生成式模型设计、训练与策略调优,如Diffusion、Flow Matching等
  • 跟进前沿AI算法,解决实际场景中的动作预测与生成难题,推动技术落地
  • 针对高性能指标进行模型深度剖析与推理加速优化,涉及CUDA算子开发等底层优化
  • 扎实的生成式模型基础,熟悉Diffusion、VAE、Flow Matching等架构原理及训练经验
  • 模型压缩与加速能力,包括蒸馏、量化、剪枝等
  • D角色动画与运动学知识,了解Motion Generation相关算法
  • 加分项:CUDA编程、模型部署与推理优化经验

申请策略

  • 提前了解米哈游游戏(如原神、崩坏)的动画系统,思考AI如何改进
  • 准备一个动作生成相关的demo或项目展示,体现动手能力
  • 突出相关论文发表经历,尤其是动作生成、扩散模型等方向
  • 详细描述生成式模型训练与调优项目,量化提升效果
  • 强调模型加速经验(蒸馏、量化)或CUDA开发实战
  • 如有游戏相关项目或动画理解,务必展示
  • 系统学习Diffusion、Flow Matching原理,并复现基础模型
  • 动手实现模型压缩算法,如知识蒸馏或剪枝,在开源数据集上测试

面试指南

  • 对于技术问题,先从原理出发,再结合自己的实践经历,最后提出优化思路
  • 对于项目问题,采用STAR法则(情境、任务、行动、结果)结构化叙述
  • 对于开放问题,先明确目标,再分点列出可行方案,并对比优劣
  • 请详细解释Diffusion模型的训练过程和采样方法
  • 你如何对生成模型进行性能优化?有哪些常见的加速手段?
  • 描述一个你训练过的生成式模型,遇到了哪些困难?如何解决?
  • 你了解哪些动作生成算法?它们各自的优缺点是什么?
  • 如果要求将模型推理延迟降低50%,你会从哪些方面入手?

匹配度报告

64
综合匹配度

米哈游算法实习,前沿技术栈、成长空间大,但薪酬有限且需长期现场办公。

适合人群
最适合追求技术成长和前沿经验,对薪资和WLB要求不高的研究型求职者。
最强匹配
成长发展匹配
最弱匹配
薪资福利匹配
薪资福利45
成长发展85
工作生活55
使命价值70

薪资福利匹配

45较低

实习生薪资相对有限,但米哈游提供的是学习机会而非高薪;福利未在JD中提及,补偿性动机满足度较低。

薪资信号未披露(AI估算:4K-8K/月)

成长发展匹配

85较高

岗位涉及前沿AI技术和动作生成领域,能深度参与真实业务并积累工程经验,成长空间大。

技术前沿前沿/新兴技术
技术栈Diffusion、Flow Matching、VAE、模型蒸馏、量化、剪枝、Motion Generation、CUDA
业务类型ambiguous

工作生活匹配

55较低

要求现场办公且实习期较长,工作模式未提及弹性,生活化动机满足度一般。

工作模式仅现场办公
办公地点未明确
加班情况未提及(无法判断)

使命价值匹配

70中等

游戏行业通过AI提升动画表现力有一定社会价值,但使命驱动感不强,整体意义感中等。

行业发展高速增长赛道
社会影响中性/一般
创新程度积极采用新技术
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