米哈游Unreal游戏客户端开发（物理仿真）-预研项目
任职要求
1. 扎实的数学功底；
2. 对业界常用的实时仿真算法有深入了解和应用经验；
3. 深入了解至少一款商业物理引擎(PhysX, Chaos,…工作职责
1. 运行时物理仿真建模与算法开发，可能包括不限于以下方面；
- 包含复杂约束的刚体运动模拟
- 流体模拟
- 声音的传播,反射与衍射
etc.
2. 算法服务于游戏玩法的产品落地及调优；
3. 相关性能优化工作；
团队介绍：字节跳动 Seed 团队成立于 2023 年，致力于寻找通用智能的新方法，追求智能上限，为科技和社会发展作出贡献。 Seed 团队在 AI 领域拥有长期愿景与决心，团队研究方向涵盖 MLLM、GenMedia、AI for Science、机器人等，在中国、新加坡、美国等地设有实验室和岗位。目前，团队已推出业界领先的通用大模型以及前沿的多模态能力，支持豆包、即梦、TRAE 等超过 50 个应用场景，并通过火山引擎开放给企业客户。第三方数据显示，豆包 App 用户量在中国市场排名第一，豆包大模型日均 Token 调用量行业领先。 1、数据生产管理统筹：World Model训练数据的全生命周期管理，涵盖数据需求分析、采集规范制定、质量审核、版本管理及上线交付，确保数据供给的规模、多样性与一致性满足模型迭代要求； 2、合成产线搭建：主导自动化数据合成产线的设计与落地，利用游戏引擎（如Unreal Engine/Unity）或仿真平台（如Isaac Sim/CARLA）构建可程序化驱动的场景生成、渲染与标注流水线，大幅降低人工数据采集成本； 3、工作流设计：负责端到端数据工作流的梳理与标准化，包括标注任务分发、众包质检、人机协同审核等关键节点的流程设计，输出可复用的SOP并落地到工具平台中； 4、数据质量体系：建立面向World Model的数据质量评估框架，定义时序一致性、物理合理性、多模态对齐等核心质量维度的量化指标，并推动质检工具的自动化落地； 5、跨团队协同：深度对接算法研发团队，理解模型训练对数据分布、格式与规模的动态需求，快速响应并调整产线配置；同时协调外部供应商、外包团队及开源社区资源，保障数据交付节奏； 6、效率与规模优化：持续追踪产线瓶颈，推动渲染调度、标注自动化、数据清洗等环节的工程优化，建立数据产出效率与质量的双向监控体系，支撑产线从百万级向十亿级规模的扩展。
1. 负责基于Unreal Engine 5的开放世界载具核心系统设计与开发，包括载具操控、物理、AI及周边功能； 2. 设计与实现载具AI系统，完成NPC驾驶、交通流量、载具追逐与巡逻等复杂行为逻辑； 3. 基于Mass Entity框架，构建大规模、高性能的城市交通系统与载具群体模拟； 4. 负责载具的生成、回收、管理机制，以及载具与技能、玩法系统的集成与拓展； 5. 设计与实现载具相关的3C系统，优化驾驶手感、摄像机逻辑与角色上下车、交互等体验； 6. 与策划、美术、动画和物理程序紧密协作，推动载具系统在项目中的落地、调优与性能优化； 7. 构建并完善载具系统的工具链与调试工具，提升开发迭代效率。
1.3C核心模块框架设计、功能开发与性能优化； 2.动画蓝图设计与开发； 3.移动，网络同步等相关功能设计与开发； 4.3C相关工具的开发； 5.常见研发问题的排查与性能优化。