晓天衡宇-UE引擎开发工程师-具身智能

优缺点分析

角色解读

• 从UE渲染工程化专家向具身智能仿真平台架构师发展，深入3D视觉与物理仿真领域
• 随着具身智能行业的爆发，积累的大规模云端渲染与数据管线经验将极具稀缺性
• 负责UE引擎在云端Linux GPU集群上的工程化落地，保障批量渲染的可用性与吞吐量
• 建设程序化渲染能力与场景资产工程规范，打通UE与下游业务的数据接口
• 治理集群渲染的性能与稳定性问题，确保大规模视频与3D信息的稳定输出
• 精通UE 5.x引擎，具备批量/离线渲染落地经验，熟练使用Sequencer、蓝图及Python脚本化
• 熟悉Linux环境部署与容器化技术（Docker/K8s），能独立排查GPU与显存问题
• 对UE的资产、材质、动画、AI模块有整体了解，具备跨模块联调能力

申请策略

• 了解阿里晓天衡宇团队在具身智能方向的最新业务进展，思考UE渲染管线如何赋能机器人训练或仿真测试
• 突出UE批量/离线渲染的落地项目，强调吞吐量提升与性能优化的具体数据
• 详细展示Linux容器化部署经验，以及在GPU显存排查、集群稳定性治理方面的实际案例
• 体现跨模块联调能力，特别是UE与外部业务系统数据接口打通的经验
• 深入学习云原生技术栈（K8s、Docker）在GPU资源调度中的应用
• 了解具身智能领域的仿真需求，如物理引擎、传感器模拟及3D结构化数据输出标准

面试指南

• STAR法则：情境（集群环境/业务需求） -> 任务（性能目标/接口规范） -> 行动（具体技术手段如Docker配置/Python脚本/资产规范） -> 结果（吞吐量提升/失败率降低）
• 技术深度：从底层原理（如GPU渲染管线、显存分配机制）出发，结合工程化手段（容器化、CI/CD）给出系统性解决方案
• 在云端Linux GPU集群上部署UE批量渲染时，遇到过哪些显存或性能瓶颈？如何解决的？
• 如何使用Python或蓝图实现UE的程序化渲染，能否分享一个具体的自动化产出案例？
• 在打通UE与下游业务数据接口时，如何保证视频与结构化3D信息输出的稳定性与一致性？
• 复习UE 5.x的渲染管线原理、Sequencer高级用法及Python API
• 准备1-2个在Linux环境下排查GPU/显存问题的真实Debug案例