腾讯混元AIGC算法研究员（文生3D）（深圳/北京/上海）
任职要求
1.计算机、人工智能、数学等相关专业硕士及以上学历，有AIGC方向顶级论文者优先；
2.满足以下任意一种技术栈要求：
1）.3D表达技术：熟悉几何处理管线（Mesh操作/UV映射等），熟悉NeRF、SDF、Gaussian Splatting等表示方法；
2）.生成式模型：深入理解Diffusion类…工作职责
1.研发新一代3D资产生成大模型，突破生成质量、速度与可控性的技术边界； 2.构建工业级3D AI生成管线，解决几何拓扑优化、材质贴图生成、物理合理性等核心问题。
1.通过内容（文本/图像/音频/3D模型等）生成模型的研究优化，解决目前算法在生成质量、多样性、可控性、生成效率等上的问题，并最终有效改善用户体验和生产效能，协助算法的产品化落地； 2.从事图像生成、多模态大模型、小样本学习领域算法训练和优化； 3.结合自有产品和业务需求，从 prompt优化、生成模型研发、adapter研发，性能加速等方面优化Α绘画，AI文字生成，Al视频生成等效果和体验，解决面向业务场景的应用和落地时的算法卡点问题； 4.解决多模态生成模型的工业化部署问题，深入探索模型设计和优化的研发工作。
1.从事视频世界大模型的研发，包括训练数据的设计和构造，基础模型算法的设计，针对预训练/SFT/RL相关的优化，模型能力的评测，各种下游应用场景的探索； 2.科学分析研发中的各种问题，找到模型性能的瓶颈，从第一性原理出发找到解决方案，加速世界模型的开发和迭代，确保模型的竞争力和领先性； 3.探索实现世界模型的不同范式，研究下一代的模型架构，探索世界模型的边界。
1.从事多模态生成大模型基础模型算法训练和优化，包括图像生成、视频生成、多模态迭代生成、多模态编辑等； 2.从事基础大模型的组建研发，如Diffusion Models、Autoregressive Models等； 3.从事大模型数据科学的设计与实现，大模型训练和推理加速，确保基础模型的竞争力领先和顺利落地。
1.负责生成式大模型预训练相关的工作，包括但不限于：大规模模型预训练，长文本预训练，线性模型结构探索； 2.探索与跟进前沿技术，寻求技术突破，推动机器在AIGC能力的提升和突破； 3.探索高效的模型知识嵌入方法以及模型知识在线学习更新； 4.探索文本模型预训练的scaling law，在小规模小成本下更精准地预测大规模训练后的表现。