米哈游图形算法研究员（深度学习布料仿真方向） - AI引擎
任职要求
1）计算机图形学/计算机视觉/高性能计算方向的硕士、博士研究生； 2）对深度学习方法（MLP、CNN、GNN、Transformer 等）在仿真中的应用有实际经验； 3）熟练使用 PyTorch 或 TensorFlow，具备良好的代码规范、调试能力与较强的工程素养； 4）具备良好的沟通能力与团队协作精神。 加分项 1）…
工作职责
1）深度学习布料仿真算法开发与工程落地 2）参与基于神经网络的布料 / 物理仿真算法的研究、实现与优化，并将算法稳定、高效地集成至引擎与实时管线中，服务于真实的项目需求。
方向①渲染向 1.与技术美术（TA）和美术团队紧密合作，开发符合次世代游戏画面水准的图形功能； 2.优化在超大规模复杂场景下的图形功能性能； 3.紧跟图形技术发展趋势，结合项目需要，研究并开发业界领先的图形技术方案，提升游戏画面表现 4.充分理解并最大限度地发挥不同平台的硬件特性，优化渲染功能性能； 5.学习并理解下一代主机平台的特性，结合项目做深度定制化图形功能开发。 方向②动画向 1. 和客户端程序员合作，提供物理和动画功能支持 2. 跟进新技术发展趋势，结合游戏需要，在PC和主机上实现更好的动画效果，提升游戏表现力 3. 跟进新技术发展趋势，结合游戏需要，在PC和主机上实现更好的物理效果，为玩法创新提供可能性 4. 负责PC/主机平台物理和动画模块的性能优化 5. 维护现有的物理和动画模块功能和稳定性
岗位概述 参与美图影像研究院（MT Lab）核心 AI 底层基础设施与前沿交互应用的研发。作为支撑算法落地的全栈工程核心，你将参与构建从底层算子优化、算法中台到上层 AR 渲染的全链路系统，将前沿的计算机视觉与 AIGC 理论转化为影响亿级用户的真实影像体验。 本岗位为 2026 年暑期实习，全职实习时长 5 个月以上。实习期间表现优秀者，将有机会获得留用。 职责方向 ● 算法平台研发： 参与 AI 算法中台及基础设施的架构设计与 C++ 开发，构建支撑海量数据与大模型的高效训练、自动化评测与部署工具链。 ● 前沿 AR 研发： 参与跨平台 AR 特效引擎及图形渲染的底层研发，配合设计师打造创新 AR 特效，并对渲染相关技术进行前瞻性研究。 ● 极限算法调优： 深入 AI 落地“最后一公里”，负责深度学习模型在异构硬件（移动端/PC/服务端）上的极限性能调优，涵盖算子优化、内存管理及并发加速。 ● 全栈工程协作： 与顶尖算法研究员深度协作，以全栈视角理解复杂 AI 逻辑，设计高可用、高扩展的工程架构，加速 AI 能力的业务化落地。 任职资格 ● 教育背景： 本科及以上学历在读，计算机、人工智能、数学、电子等相关专业。 ● 计算机基础： 具备极度扎实的计算机科学基础，深入理解数据结构与算法、操作系统体系结构及计算机原理。 ● C++ 编程能力： 熟练掌握 C/C++，具备优秀的系统级开发、性能 Profiling 与复杂问题 Debug 能力，代码风格优雅。 ● AI Native 心态： 习惯并热衷于利用大模型等 AI 工具辅助开发。 ● 算法好奇心： 能够从底层架构视角洞察 AI 模型的工作原理，有志于成长为“懂算法”的全栈工程师。 ● 沟通与内驱力： 具备良好的沟通能力，能清晰阐述技术权衡；有独立解决前沿工程难题的内驱力。 加分项 ● 底层优化经验： 熟悉 ARM NEON 汇编、CUDA/OpenCL 编程，或有 TensorRT、NCNN 等推理框架实战经验。 ● 图形学背景： 熟悉计算机图形学，有 OpenGL、Vulkan 或 Metal 等底层图形 API 开发经验。 ● 开源与竞赛： 在 GitHub 相关生态中有实际 PR 贡献，或在 ACM/ICPC、NOI 等高水平算法竞赛中获得过优异成绩。 Overview: Join the MT Lab to build core AI infrastructure and pioneering interactive applications. As a full-stack engineering core supporting algorithm deployment, you will work on an end-to-end system spanning low-level operator optimization, algorithm middleware, and high-level AR rendering. Your mission is to transform cutting-edge Computer Vision and AIGC theories into ultimate imaging experiences for hundreds of millions of users. This is a full-time summer 2026 internship (5+ months). Strong performers will be considered for a return offer. Responsibilities ● Algorithm Platform R&D: Contribute to the architectural design and C++ development of AI middleware and infrastructures. You will build toolchains that support high-efficiency training, automated evaluation, and deployment for massive data and large-scale models. ● Frontier AR Development: Engage in the low-level C++ development of cross-platform AR engines and graphics rendering. Work closely with designers to create innovative AR effects and conduct forward-looking research on rendering technologies. ● Extreme Algorithm Tuning: Solve the "last mile" of AI deployment by conducting extreme performance optimization on heterogeneous hardware (Mobile/PC/Server), covering operator optimization, memory management, and multi-threading. ● Full-Stack Engineering Collaboration: Work closely with top-tier research scientists. You will interpret complex AI logic from a full-stack perspective to design high-availability and scalable architectures, accelerating the commercialization of AI capabilities.
岗位概述 参与美图影像研究院（MT Lab）核心 AI 底层基础设施与前沿交互应用的研发。作为支撑算法落地的全栈工程核心，你将参与构建从底层算子优化、算法中台到上层 AR 渲染的全链路系统，将前沿的计算机视觉与 AIGC 理论转化为影响亿级用户的真实影像体验。 本岗位为 2026 年暑期实习，全职实习时长 5 个月以上。实习期间表现优秀者，将有机会获得留用。 职责方向 ● 算法平台研发： 参与 AI 算法中台及基础设施的架构设计与 C++ 开发，构建支撑海量数据与大模型的高效训练、自动化评测与部署工具链。 ● 前沿 AR 研发： 参与跨平台 AR 特效引擎及图形渲染的底层研发，配合设计师打造创新 AR 特效，并对渲染相关技术进行前瞻性研究。 ● 极限算法调优： 深入 AI 落地“最后一公里”，负责深度学习模型在异构硬件（移动端/PC/服务端）上的极限性能调优，涵盖算子优化、内存管理及并发加速。 ● 全栈工程协作： 与顶尖算法研究员深度协作，以全栈视角理解复杂 AI 逻辑，设计高可用、高扩展的工程架构，加速 AI 能力的业务化落地。 任职资格 ● 教育背景： 本科及以上学历在读，计算机、人工智能、数学、电子等相关专业。 ● 计算机基础： 具备极度扎实的计算机科学基础，深入理解数据结构与算法、操作系统体系结构及计算机原理。 ● C++ 编程能力： 熟练掌握 C/C++，具备优秀的系统级开发、性能 Profiling 与复杂问题 Debug 能力，代码风格优雅。 ● AI Native 心态： 习惯并热衷于利用大模型等 AI 工具辅助开发。 ● 算法好奇心： 能够从底层架构视角洞察 AI 模型的工作原理，有志于成长为“懂算法”的全栈工程师。 ● 沟通与内驱力： 具备良好的沟通能力，能清晰阐述技术权衡；有独立解决前沿工程难题的内驱力。 加分项 ● 底层优化经验： 熟悉 ARM NEON 汇编、CUDA/OpenCL 编程，或有 TensorRT、NCNN 等推理框架实战经验。 ● 图形学背景： 熟悉计算机图形学，有 OpenGL、Vulkan 或 Metal 等底层图形 API 开发经验。 ● 开源与竞赛： 在 GitHub 相关生态中有实际 PR 贡献，或在 ACM/ICPC、NOI 等高水平算法竞赛中获得过优异成绩。 Overview: Join the MT Lab to build core AI infrastructure and pioneering interactive applications. As a full-stack engineering core supporting algorithm deployment, you will work on an end-to-end system spanning low-level operator optimization, algorithm middleware, and high-level AR rendering. Your mission is to transform cutting-edge Computer Vision and AIGC theories into ultimate imaging experiences for hundreds of millions of users. This is a full-time summer 2026 internship (5+ months). Strong performers will be considered for a return offer. Responsibilities ● Algorithm Platform R&D: Contribute to the architectural design and C++ development of AI middleware and infrastructures. You will build toolchains that support high-efficiency training, automated evaluation, and deployment for massive data and large-scale models. ● Frontier AR Development: Engage in the low-level C++ development of cross-platform AR engines and graphics rendering. Work closely with designers to create innovative AR effects and conduct forward-looking research on rendering technologies. ● Extreme Algorithm Tuning: Solve the "last mile" of AI deployment by conducting extreme performance optimization on heterogeneous hardware (Mobile/PC/Server), covering operator optimization, memory management, and multi-threading. ● Full-Stack Engineering Collaboration: Work closely with top-tier research scientists. You will interpret complex AI logic from a full-stack perspective to design high-availability and scalable architectures, accelerating the commercialization of AI capabilities.
深入研究前沿强化学习算法，负责视频生成任务中的基于强化学习的优化方案探索及训练框架搭建； 结合视频生成模型的效果短板与业务上的效果预期，分析强化学习算法的优化目标，设计数据收集方案； 设计并实现面向视频生成的多目标强化学习算法，设计并训练奖励模型（Reward Model）； 利用前沿强化学习算法优化视频生成模型效果，并对齐人类专家审美偏好，例如提升生成视频中的内容真实性、画面流畅度，以及人物表演风格；