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图形算法实习生（动作算法方向）
图形算法实习生（动作算法方向）
发布于 2 小时前实习/见习
实习生仅现场办公人工智能
人工智能
Pytorch
深度学习
表情绑定
计算机视觉
值不值得投
71综合评分
综合评分 71
高门槛前沿技术实习，侧重个人能力跃升，适合有科研背景的在校生
从薪资福利、成长发展、工作生活和使命价值四个维度综合评估，方便比较实习机会。
薪资怎么样
1.0千
比人工智能中位数低
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 2980 个在招 · 其中人工智能 8 个
市场机会
选择面较广
杭州 · 人工智能 · 约 470 个在招
职位详情
关于这个职位
负责人脸表情绑定与重定向算法研发，实现高质量表情迁移
需掌握深度学习框架及3D人脸模型知识，参与动作生成或CG项目，长期实习者优先
最低要求
包括但不限于计算机科学、电子工程、应用数学、数字媒体等相关专业的硕士生或博士生
熟悉CNN、RNN、Transformer等经典网络结构
熟悉VAE、Flow、Diffusion、GAN等生成式模型
熟练掌握Python，掌握Pytorch等至少一种常用深度学习框架
热爱前沿技术，愿意主动学习新技能，行动力强，优秀的沟通能力和团队意识
工作职责
负责人脸表情绑定与重定向算法研发，实现表情在不同人脸模型、角色资产之间的高质量迁移，兼顾效果与实时性
优先资格
有过人体姿态估计相关的项目经验，熟悉2D人体/人手关键点检测、目标定位与跟踪等相关算法
有过动作生成的项目经验, 熟悉3D动作的不同表征、SMPL人体参数化模型， SLERP、FK和IK等动作算法
有过其他的CG项目经验，包括表情驱动、布料模拟、物理仿真等
熟练掌握Maya、MotionBuilder、Blender等DCC软件的脚本编写
以第一作者在顶级CV或CG会议/期刊等发表过论文
能长期实习的同学优先 (>=6个月)
AI 洞察
优缺点分析
优点
- 接触业界领先的图形学与AI结合的前沿技术，平台资源丰富，有助于积累高质量的学术或工程项目经验
- 技术门槛极高，需同时具备计算机视觉、图形学和深度学习的多学科知识，对学历和科研能力要求严格
- 适合计算机、数学或数字媒体相关专业的高年级硕博研究生，且有强烈科研兴趣和技术落地能力的求职者
缺点 / 挑战
暂无明显挑战项
角色解读
- 可向高级图形算法工程师、AI内容生成专家方向发展，或在游戏动画管线、虚拟人制作领域成为技术骨干
- 专注于解决3D角色面部表情的自动化绑定与跨模型迁移问题，确保在保持高视觉效果的同时满足实时渲染需求
- 需要扎实的深度学习基础（如Transformer、Diffusion模型），精通Python和PyTorch，并深入理解3D人脸参数化模型（如FLAME）及几何形变算法
申请策略
- 如有顶会论文发表经历务必前置展示
- 强调长期实习的稳定性，这是大厂筛选实习生的重要考量因素
- 重点突出与3D人脸建模、动作捕捉、深度学习相关的科研项目或竞赛经历，特别是使用PyTorch解决实际问题的案例
- 补充学习3DMM、FLAME等主流人脸模型原理，熟悉Maya/Blender等工具的API脚本编写，提升代码工程化能力
面试指南
- 采用STAR法则（情境、任务、行动、结果）描述项目，重点阐述技术选型理由、遇到的难点及解决方案、以及最终的性能指标优化
- 请详细介绍你做过的人脸表情绑定或重定向相关项目
- 如何平衡表情迁移的效果质量与实时性性能？
- 解释一下FLAME模型的原理及其在你的项目中的应用
- 针对Diffusion模型在3D生成中的应用，你有什么理解？
- 复习深度学习基础理论，梳理3D几何变换数学原理，准备1-2个深度参与的算法项目细节以备深挖
职位点评
薪资福利70
成长发展90
工作生活50
使命价值60
薪资福利
70中等
作为上市互联网巨头，实习津贴通常高于市场平均水平，但实习生身份决定了其薪资天花板较低，主要价值在于履历背书。
薪资信号未披露（AI估算：0.2–0.3千/月）
成长发展
90较高
职位涉及前沿的AI+图形学交叉领域，技术要求高，能极大提升求职者的技术深度和行业竞争力，非常适合学术或技术导向型发展。
技术前沿前沿/新兴技术
技术栈PyTorch、Transformer、Diffusion、FLAME、3DMM、SMPL
业务类型profit_center
工作生活
50较低
互联网大厂节奏较快，算法研发压力较大，虽然可能有弹性工作制，但整体工作强度较高，WLB一般。
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
60中等
属于商业娱乐行业，社会影响力主要体现在文化娱乐层面，技术本身具有创新性，但非直接的社会公益导向。
行业发展稳定成熟行业
社会影响中性/一般
创新程度积极采用新技术
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