米哈游SD材质师（程序化贴图）
任职要求
1.熟练掌握Substance Designer、Substance Painter、3D Studio Max、MAYA、ZBrush等开发流程相关软件；
2.熟悉PBR制作流程，具备风格化美术表现制作相关的知识积累；
3.良好的沟通协作能力，与场景制作相关部门紧密配合，推进场景制作进度…工作职责
本岗位仅接受2026届投递 风格不限！风格不限！风格不限！ 1.负责开发符合项目美术风格的程序化和资产材质纹理； 2.与3D场景和LA团队密切合作，确保程序化和资产材质纹理的美术效果，考虑易用性和灵活性以实现快速迭代； 3.与渲染组和TA合作，优化和改进材质效果表现，协商功能需求的实施； 4.与外包团队合作，推动场景资产的制作； 5.在引擎中整合和配置模型和贴图资源，解决材质在实际表现中的问题； 6.开发贴图生产管线流程相关工具和节点集，维护和更新工具集和相关文档。
【业务介绍】 我们是小红书内稠密类模型（LLM/MLLM/SD/CV/NLP）统一的AI平台QuickSilver，负责调度公司内所有稠密类模型训练与推理资源，基于自建的训推引擎，为公司所有AI算法同学迭代业务模型提供端到端一站式AI服务；包括数据管理，模型管理，模型训练、压缩、推理、部署，服务管理，资源调度等一系列能力。 工作职责： 1、负责稠密类模型训练推理开发平台的架构设计和核心功能研发 2、设计和实现大模型训练部署流程，包括模型fine-tuning、推理服务化等 3、构建云原生架构，设计高可用、高性能的微服务体系 4、优化平台性能，提升系统稳定性和可扩展性
中台稠密引擎组，是小红书负责建设通用深度学习训练推理引擎的团队，面向全公司LLM、多模态LLM、SD、传统CV&NLP等稠密计算型模型训练与推理的业务场景，打造高效、易用、业界领先的训练与推理引擎，为小红书社区、商业化、安全等众多业务方向提供先进的引擎能力，支撑业务持续提升训练推理效率、模型迭代效率与算法研发效率。 1、参与设计和实现深度学习后训练及微调的前沿算法（包括但不限于RFT、RLHF等），以适应多样化的业务场景； 2、结合业务数据和场景，评估选择最适合的微调算法，以支撑业务大语言模型（LLM）微调指标的提升； 3、与数据团队紧密合作，深入理解数据特性，参与设计实现数据提质算法引擎工具，产出高质量数据集提升模型微调效果； 4、与公司内各算法团队深度合作，参与或负责大语言模型、多模态大模型等业务场景的后训练端到端效果提升及落地； 5、密切关注业界 LLM 微调算法和数据提质领域的前沿论文，并整合新技术和算法到训练引擎中，提升框架的领先性；
1、负责模型训练平台核心功能开发和架构设计，包括传统CN/NLP/SD/LLM等多场景支持 2、负责大模型后训练工具平台化建设，包括后预训练、微调、对齐等技术落地 3、设计和实现高性能分布式训练系统，打造端到端训练解决方案 4、优化训练调度和资源管理，提升集群利用率和训练效率 5、开发模型训练监控诊断工具，建设可观测性体系
-负责百度MEUX设计团队的中台系统架构设计、开发落地 -主导AIGC产品能力建设，积极立足开源技术，推进新技术在业务中落地 -解决产品开发过程中的技术疑难问题 -推动团队技术创新，探索并引入先进的开发框架和工程实践，提升团队的技术竞争力，为业务发展提供持续的技术支持