米哈游
视频生成算法研究实习生
视频生成算法研究实习生
发布于 1 天前实习/见习
实习生混合式弹性办公AI算法
AI算法
Pytorch
大模型微调
学术研究
强化学习
扩散模型
视频生成
计算机视觉
值不值得投
80综合评分
综合评分 80
顶尖大厂、前沿AI技术、高成长潜力、强科研导向的实习机会
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AI算法中位数低
发布情况
新岗位 · 昨天发布
公司情况
这家公司招聘很活跃
约 910 个在招
市场机会
选择适中
上海 · AI算法 · 46 个在招
职位详情
关于这个职位
作为米哈游视频生成算法研究实习生，你将与团队探索大规模视频生成模型的前沿技术，重点攻克后训练（SFT/RL）及可控性难题
通过设计实验优化生成质量与时序一致性，参与下一代AI内容创作技术的研发，并有机会在顶级会议发表论文
最低要求
计算机科学、人工智能、计算机视觉、机器学习或相关专业的在读硕士或博士研究生
具备扎实的视频生成研究背景，以及视频生成模型训练或微调的实际经验
熟悉主流生成式模型的基本原理与技术，包括扩散模型(Diffusion Models)、流匹配(Flow Matching)、Diffusion Transformer(DiT)及自回归模型(Autoregressive Models)等
熟练掌握Python，熟悉PyTorch 等主流深度学习框架，具备良好的算法实现与实验能力
具备独立开展研究、复现论文、设计实验、分析结果和解决问题的能力，并具有良好的团队协作与沟通能力
工作职责
研究、开发和实现视频生成模型的后训练方法，包括监督微调(SFT)、偏好优化(Preference Optimization) 以及基于强化学习(RL)的优化方法
探索可控视频生成(Controllable Video Generation)技术，提升模型在运动控制、相机运镜、轨迹控制及动作条件生成等方面的能力
设计并开展模型训练与评估实验，持续提升视频生成质量、时序一致性、运动真实性以及对用户指令的遵循能力
与研究及工程团队合作，参与模型训练流程、评估体系及实验框架的开发与优化
跟踪视频生成与生成式AI领域的最新研究进展，探索前沿技术的实际应用，并参与相关学术研究与论文发表
优先资格
在CVPR、ICCV、ECCV、ICML、ICLR、NeurIPS等人工智能及计算机视觉顶级会议发表过论文;尤其欢迎以第一作者身份发表视频生成相关论文的候选人
具有可控视频生成(Controllable Video Generation)相关研究经验者优先，包括但不限于相机控制、运动控制、轨迹引导生成、动作条件生成及交互式视频生成
具有大规模视频生成模型训练、分布式训练或训练与推理性能优化经验
参与过具有影响力的开源视频生成项目，或具备优秀的研究代码实现与开源贡献
AI 洞察
优缺点分析
优点
- 接触业界最前沿的视频生成技术，拥有顶级的算力资源与科研环境
- 热爱科研、有顶会论文发表经历或强烈兴趣的CS/AI方向硕博研究生
缺点 / 挑战
- 技术迭代极快，对数学功底和代码实现能力要求极高，竞争压力大
角色解读
- 从实习生成长为AI研究员，未来可向高级算法专家、AI架构师发展，或在学术界保持高影响力
- 深入探索视频生成AI的前沿技术，特别是模型的后训练阶段（如SFT、RLHF）
- 扎实的计算机视觉与深度学习基础，精通PyTorch，熟悉扩散模型、DiT等主流架构
申请策略
- 准备详细的技术博客或GitHub链接，展示你对可控视频生成的独特见解
- 突出视频生成相关的项目经验、顶会论文发表记录及开源社区贡献
- 深入理解Diffusion Model和Transformer的最新变体，动手复现经典论文代码
面试指南
- 使用STAR法则描述项目，重点阐述Problem（痛点）、Solution（创新方案）、Result（量化指标/论文发表）
- 请详细介绍你最近研究的视频生成模型及其创新点
- 如何在保证时序一致性的同时提升单帧图像质量？
- 你对RLHF在视频生成中的应用有什么看法？
- 请解释Diffusion Transformer相比传统Diffusion模型的优势
- 复习扩散模型数学原理，阅读近期CVPR/ICCV关于Video Generation的Top Paper
职位点评
薪资福利75
成长发展95
工作生活60
使命价值80
薪资福利
75中等
米哈游作为头部游戏公司，实习薪资通常高于市场平均水平，且福利完善，但对实习生而言非核心吸引力。
薪资信号未披露（AI估算：0.3–0.6千/月）
成长发展
95较高
该职位提供极高的技术成长空间，接触前沿AI技术，且有明确的学术产出导向，非常适合追求技术深度的求职者。
技术前沿前沿/新兴技术
技术栈Video Generation、Diffusion Models、RL、PyTorch、SFT
成长机会参与相关学术研究与论文发表、探索前沿技术的实际应用
业务类型profit_center
工作生活
60中等
互联网大厂通常工作节奏较快，但研究型岗位相对注重成果而非工时，可能存在一定的隐性加班压力。
工作模式未明确
办公地点市区核心地段
加班情况未提及（无法判断）
使命价值
80较高
致力于推动AI内容创作和虚拟世界的发展，具有显著的行业创新意义和社会价值。
行业发展高速增长赛道
社会影响正向社会影响力较高
使命信号探索下一代AI内容创作及交互式虚拟世界的技术可能性
创新程度开拓性创新（行业首创）
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