米哈游AI虚拟人算法系统工程师
任职要求
核心编程与工程能力： 精通 Python 和 C++，具备5年以上高性能、低延迟系统开发调试经验。 精通 Unreal Engine开发框架，包括蓝图、C++模块、动画系统及插件开发。 CUDA深度优化能力： 深入掌握CUDA编程模型、并行计算原理及GPU架构。 具备扎实的CUDA性能调优实战经验，熟练使用Nsight Compute/Systems等工具进行性能分析和瓶颈定位。 精通CUDA内核开发、内存优化（全局/共享/常量内存，零拷贝）、流处理、异步执行等关键技术。 系统架构设计能力： 具备设计复杂、高并发、分布式实时系统架构的能力，深刻理解可扩展性、容错性、低延迟设计原则。 深入理解UE与AI服务交互机制（gRPC/W…
工作职责
算法集成与CUDA深度优化： 负责TTS、V2F、V2M等高性能AI算法服务的实现、集成与深度优化，重点利用CUDA进行内核级优化、内存访问优化及计算密集型任务加速，最大化利用GPU算力。 设计与实现算法模块与Unreal Engine的高效通信协议、数据接口及低延迟、高吞吐的实时流式推理管线。 UE系统集成与性能优化： 设计、构建并维护UE与AI服务的高性能交互框架，高效管理大规模数据传输（如BlendShape、骨骼数据流），保障端到端低延迟与高保真效果。 持续优化3D角色表情/动作实时驱动流程，系统性解决延迟、同步与性能瓶颈问题。 跨领域效果调优与问题诊断： 深入分析AI效果表现全链路（算法输出→引擎解析→美术渲染），精准定位失真根源（算法/引擎/资产/数据）。 协同算法、美术、引擎团队制定数据规范、质量标准，主导并实施跨领域协同优化方案。 系统架构设计与优化： 主导设计高并发、可扩展、低延迟的AI-UE集成系统架构，确保系统鲁棒性、容错性与未来扩展性。 设计并推动实施算法模块的单元测试、集成测试及压力测试策略。 持续评估系统瓶颈，提出并落地架构演进与性能优化方案。
1. 算法系统集成与优化： 负责TTS、V2F、V2M等算法服务的实现，并和UE引擎进行系统级集成，确保高效稳定运行；设计实现算法模块与UE的通信协议、数据接口及实时流式推理管线。 2. UE管线开发与维护： 构建UE与AI服务(AIO)交互框架，管理数据传输(如BlendShape、骨骼数据)，保障端到端效果；优化3D角色表情/动作实时驱动流程，解决延迟、同步与性能瓶颈。 3. 跨环节效果调优与Debug： 分析效果表现层级(算法输出→引擎解析→美术渲染)，定位失真根源(算法/引擎/资产)；协同算法、美术团队制定数据规范与质量标准，主导跨领域优化方案。 4. 技术方案设计： 设计算法模块单元测试与集成测试策略，确保系统鲁棒性及扩展性。
1. 基于 NVIDIA Isaac 的仿真平台开发 ‒ 搭建和维护基于 NVIDIA Isaac Sim 的机器人仿真系统，支持多种机器人类型（例如移动机器人、机械臂、无人车等）。 ‒ 利用 NVIDIA Omniverse 技术，构建高保真的虚拟环境，模拟物理特性（如动力学、传感器特性、碰撞检测等）。 ‒ 开发和优化 Isaac Sim 中的自定义扩展模块，满足项目需求。 2. 环境建模与场景构建 ‒ 使用 NVIDIA Omniverse 和其他建模工具（如 Blender、Maya）创建逼真的仿真环境和场景。 ‒ 配置和调试虚拟传感器（如激光雷达、摄像头、IMU）以模拟真实硬件行为。 ‒ 构建动态交互场景，用于测试机器人在复杂环境中的性能。 3. 机器人控制与算法验证 ‒ 在仿真环境中集成和测试机器人算法（如SLAM、路径规划、运动控制）。 ‒ 验证和优化机器人感知算法（如视觉检测、环境感知）在高保真模拟环境中的效果。 ‒ 通过仿真结果分析算法性能，为实际机器人实施提供支持。 4. 系统集成与工具链开发 ‒ 与机器人硬件和软件团队合作，将仿真结果与实际机器人验证无缝对接。 ‒ 开发自动化测试工具和数据可视化分析工具，提高开发效率和数据洞察能力。 ‒ 集成 Isaac 与其他机器人框架（如 ROS/ROS 2）以支持全栈开发。 5. 研究与创新 ‒ 研究 NVIDIA Isaac 平台的最新功能和应用场景，将新技术引入仿真系统开发。 ‒ 跟踪机器人仿真领域的前沿技术（如物理引擎优化、AI 模型仿真、数字孪生技术），并应用于项目中。
1、负责火山引擎视频云后端服务的设计开发和体验优化，开发基于RTC场景的对话式AI，虚拟数字人，智能语音，媒体网关，媒体处理等产品和服务； 2、负责系统稳定性建设和产品体验提升，如全球化多IDC的容灾能力建设、系统并发能力提升、音质画质优化、全链路延迟优化、程序性能优化等。
岗位职责： 1、负责AI系统的整体架构设计，包含需求分析、总体设计、技术选型决策、迭代任务开发拆解以及细节把控； 2、深入理解汽车行业用户需求和行业痛点，建立分层体系，制定创新产品策略，辅助用户高效决策，提升行业转化效率以及规模化复制率； 3、与业务部门密切配合,转化业务需求为AI技术方案。 4、负责AI系统的可扩展性、高可用性与安全性设计,确保系统稳定高效运行; 5、跟踪最新AI技术与工具的发展,不断优化与重构当前的系统架构。 6、负责AI服务及产品重点行业全链路产品的创新规划、设计、开发和推广，提供独特的用户体验和主导行业趋势。 7、组织协调各方资源，推动产品功能实现，跟进项目的进度，达成产品目标；