米哈游【提前批-基础研究】游戏AI研发工程师（Agent方向）
任职要求
1.熟悉大语言模型和Agent技术的原理、最新进展、能力边界和应用场景
2.具备扎实的编程和工程能力，能够借助 AI 编程工具提升开发效率，完成原型开发、系统实现和持…工作职责
1.研究前沿的AI Agent相关技术，改进其在游戏研发管线中的应用，并落地到游戏生产和升级玩家体验上 2.设计与开发基于AI Agent的研发工具链。包括但不限于代码审查、自动化测试和优化、策划配置生成、程序代码生成、美术资产生成等多项游戏制作环节 3.与研发团队合作，定制引擎和工具流。协同策划、美术、程序团队重构工业化管线，建立AI驱动的敏捷研发新模式
1、支撑团队不同大模型任务下的训练及推理优化，包括但不限于：架构设计、检查点优化、训练容错恢复、底层算子优化及通信优化等； 2、研究和优化大规模异构加速集群调度、存储、通信互联、监控、Profiling等组件，提升整体硬件利用效率； 3、针对具体任务调研并进行对应的 Scale Up 实验及优化，包括但不限于并行化策略优化、ZeRO/FSDP 优化、FP8、激活值优化等，加速模型训练，优化显存开销。
专注于3D虚拟人动画相关技术的研究与开发，实现高效、高性能和高表现力的表情生成和肢体动作生成，提升虚拟人的真实感。 1. 高质量生成：利用3D动画数据，实现接近GT表现的表情和动作生成； 2. Motion Representation：研究人体动画数据的表征方式，优化重建和生成效果； 3. 高性能优化：优化模型效率和推理速度，实现实时的动画生成； 4. 动画融合与迁移：探索不同风格、不同姿势之间的动画融合与迁移技术。
1. 3D 生成大模型前沿算法研发：研发 3D 生成大模型的前沿算法，探索 3D 生成能力的上限；理解 3D 数据在高模、拓扑、材质、动画等不同特征层面的表达，针对性设计数据表征形式与模型网络架构；基于 3D 资产质量要求，持续迭代算法框架、训练策略与数据标准； 2. 多模态条件控制研究：根据资产制作实际场景，设计模型的条件控制方式，实现高精度、高可控的生成；研究如何将图像、文本、3D等多种模态信息作为条件输入模型；开发创新的条件注入与控制技术； 3. 模型调优与工程化：对前沿 3D 生成模型进行改造与优化，以适应具体业务需求；基于自研模型进行局部模块微调、LoRA 调优等实验，将自定义 Conditioning 方法集成进生产模型； 4. 技术调研与数据基建：持续跟进三维生成大模型领域的前沿算法，评估并落地可行的技术方案；理解常规图形学3D数据的相关算法，根据生成模型的算法理论，与数据团队配合，设计3D数据的处理标准和方式，如watertight、SDF\ISO-surface、LOD、PBR、LBS等。
1. 参与研究最前沿的AIGC技术，探索其在游戏研发管线中的应用，把技术转化为优化游戏生产和升级玩家体验的实际解决方案。 2. 基于高质量数据集，参与图像编辑、图像生成后训练、贴图生成、视频生成等相关研发，优化游戏美术生产流程的品质表现和生产效率。 3. 参与VLM多模态算法研发，包括图像/视频/3D内容理解与质量评价的多模态模型训练与优化，提高AIGC Agent的基座模型能力，探索AI在数据管理、资产验收和游戏测试中的实际应用。 4. 参与音频驱动动作生成、动作补间、视频动捕等模型的训练，探索AI在游戏演出中的生产应用。 5. 参与AIGC Agent和游戏生产工具研发，将模型能力接入实际工作流程，帮助美术、TA、程序、策划等团队更高效地完成内容制作、检查和迭代。