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腾讯游戏-多模态大模型算法研究员-交互动画生成方向
腾讯游戏-多模态大模型算法研究员-交互动画生成方向
发布于 3 小时前普通员工/个人贡献者
全职员工仅现场办公机器学习工程
机器学习工程
3D骨骼动画
Pytorch
Smpl
动画生成
多模态大模型
强化学习
物理仿真
值不值得投
79综合评分
综合评分 79
腾讯游戏前沿AI算法岗，技术栈顶尖、发展空间大，薪资预期高但WLB未明确，适合技术极客。
从薪资福利、成长空间、工作节奏和岗位方向综合评估，方便横向比较。
薪资怎么样
6万
比机器学习工程中位数高
发布情况
新岗位 · 今天发布
公司情况
这家公司招聘很活跃
约 2040 个在招 · 其中机器学习工程 33 个
市场机会
选择面较广
深圳 · 机器学习工程 · 78 个在招
职位详情
关于这个职位
该职位负责研究多模态大模型在交互动画生成方向的算法，涵盖文本/视频到3D动画的生成及物理仿真后处理
你需要推动算法在游戏引擎中的实时落地，确保动画的真实性与物理合理性，适合具备深厚学术背景与工程落地能力的AI人才
最低要求
计算机、人工智能等相关专业硕士或博士学位，在深度学习领域有扎实的理论功底
深入理解主流多模态融合架构（例如 Single-stream、Double-stream 等），能够针对不同模态特征进行灵活的 Transformer 模块设计
熟练使用 Python，熟练使用 PyTorch 框架
具备极强的工程落地能力和自驱力，能够将复杂的学术论文转化为可商用的技术方案，具备良好的跨团队沟通协作能力
工作职责
负责研究多模态的动画生成算法，尤其涉及文本模态、视频模态到3D动画模态的生成算法（例如文生动作、视频动捕），同时考虑动画角色和环境（物体、场景、其他角色）之间的交互
负责研究几何感知、接触感知与常见大模型算法架构的融合，确保生成交互动画的真实性、合理性
负责研究物理仿真后处理，进一步确保生成交互动画的物理合理性，提升动画在虚拟环境中的真实感
负责推动算法在游戏引擎的落地，优化推理效率，实现高质量动画的实时生成
优先资格
具备 3D 骨骼动画或人体运动学（IK/FK, SMPL 等人体参数化模型）相关经验者优先
具备人体物理仿真（如 PhysX, Isaac Gym, MuJoCo）或基于强化学习的动作控制经验者优先
在 CVPR、ICCV、ECCV、SIGGRAPH 等顶会发表过高质量论文，或在相关开源项目、算法竞赛中获得优异成绩者优先
AI 洞察
优缺点分析
优点
- 依托丰富的游戏业务场景与算力资源，算法落地机会多
- 团队学术氛围浓厚，鼓励顶会论文发表与技术创新
- 多模态生成与物理仿真的结合属于行业难题，技术攻坚难度大
- 需要兼顾学术创新与工程落地，对算法的实时性和性能要求极高
- 适合具备顶尖学术背景、对AI生成技术有浓厚兴趣，且追求技术深度与商业落地结合的算法人才
缺点 / 挑战
- 处于AI大模型与游戏结合的最前沿，技术栈极具前瞻性和挑战性
角色解读
- 在AI与游戏交叉领域深耕，成为多模态生成与3D动画算法的技术专家
- 向算法团队负责人或AI技术总监方向发展，主导前沿技术的商业化落地
- 研究并开发多模态大模型算法，实现文本、视频到3D交互动画的生成
- 结合几何感知与物理仿真技术，优化动画的真实性与物理合理性
- 推动算法在游戏引擎中的工程落地，优化推理效率以实现实时生成
- 扎实的深度学习理论基础，精通多模态融合架构及 Transformer 模块设计
- 熟练使用 Python 和 PyTorch，具备极强的算法工程落地与代码实现能力
- 熟悉 3D 骨骼动画、人体运动学或物理仿真技术，有相关项目或研究经验
申请策略
- 提前了解腾讯游戏在 AI 生成领域的最新产品或技术分享，展现对业务的理解
- 准备好个人开源项目或算法竞赛的获奖证明，以佐证工程落地能力
- 重点突出在 CVPR、SIGGRAPH 等顶会发表的多模态或3D生成相关论文
- 详细展示在 PyTorch 框架下进行模型设计、训练及工程优化的项目经验
- 强调在 3D 动画、物理仿真或强化学习控制方面的具体成果与落地案例
- 深入学习最新的单流/双流多模态 Transformer 架构及 3D 参数化模型（如 SMPL）
- 熟悉主流物理仿真引擎（如 Isaac Gym、PhysX）及强化学习在动作控制中的应用
面试指南
- 采用 STAR 法则（情境、任务、行动、结果）来结构化回答项目经验，突出技术难点与解决方案
- 在回答技术原理时，先概述核心思想，再深入数学推导或网络结构细节，最后结合实际效果进行说明
- 请详细介绍你设计的一种多模态融合架构，以及它是如何处理不同模态特征的？
- 在将动画生成算法部署到游戏引擎时，你遇到过哪些推理效率瓶颈？如何解决的？
- 如何结合物理仿真后处理来确保生成的交互动画在物理上的合理性？
- 请分享一个你将复杂学术论文转化为可商用技术方案的具体案例
- 复习多模态大模型、3D 视觉及物理仿真的经典与最新论文，确保对前沿技术有深刻理解
- 梳理自己过往项目中的工程优化细节，准备好应对关于推理加速和显存优化的技术拷问
职位点评
薪资福利85
成长发展95
工作生活50
使命价值75
薪资福利
85较高
该岗位要求顶会论文及深厚理论功底，结合深圳同类高级算法岗位的市场行情，预期薪酬处于市场高位。
薪资信号未披露（AI估算：4千–8万/月）
成长发展
95较高
岗位聚焦多模态大模型与3D生成等前沿技术，依托丰富的游戏业务场景，技术成长与商业落地空间极大。
技术前沿前沿/新兴技术
技术栈多模态大模型、Transformer、PyTorch、3D骨骼动画、物理仿真、强化学习、SMPL
业务类型profit_center
工作生活
50较低
JD未明确提及工作模式与WLB相关信息，无法准确判断工作强度与通勤便利性，需进一步确认。
工作模式未明确
办公地点科技园/产业园
加班情况未提及（无法判断）
使命价值
75中等
AI与游戏结合属于高速增长赛道，职位介绍中强调了科技革新带来美好改变，具有一定的科技使命感。
行业发展高速增长赛道
社会影响中性/一般
使命信号渴望为世界带来新意、带来美好的、撼动人心的改变
创新程度积极采用新技术
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