米哈游【提前批-游戏研发】游戏渲染开发
任职要求
1、扎实的计算机基础、良好的数学功底和C++编程能力 2、至少熟悉一种现代图形API（DirectX / Vulkan/Op…
工作职责
1、参与游戏引擎核心渲染模块的开发与维护，包括但不限于光照、阴影、后处理等全局性渲染效果的实现 2、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 3、在导师指导下，研究并尝试应用前沿渲染算法与技术，以持续提升项目的画面表现力
1.引擎模块开发与维护：参与游戏引擎核心子系统（如动画系统、物理模拟、资源管线、工具链等）的开发、功能拓展与性能优化 2.跨平台与性能工程：协助解决引擎在Windows、Android、iOS等多平台的适配性、稳定性及性能问题 3.技术方案研究与落地：在导师指导下，了解业界先进的引擎架构与解决方案，并在项目中评估与应用
1、面向代码智能体能力构建评测体系，覆盖代码库理解、Issue 修复、跨文件修改、测试生成、调试定位、命令执行、工具调用和多步任务完成等场景。 2、设计 Repo-level 和 Agent-level 评测集，评估模型在真实软件工程任务中的任务完成率、测试通过率、修改质量、鲁棒性和执行效率。 3、分析 Code Agent 在复杂任务中的失败模式，包括错误定位失败、上下文遗漏、工具调用错误、无效修改、测试误判、循环修复等问题。 4、建立从评测结果到训练数据和 Post-training 策略的反馈闭环，通过 Bad Case 分析指导数据构造、奖励设计和训练策略优化。 5、参与内部 Benchmark、模型能力看板和回归评测系统建设，支持 Code Agent 能力持续迭代。
作为一名核心的预训练数据算法研究员，你将直接参与构建和优化我们核心大语言模型的预训练，并侧重在 code、agentic、reasoning-heavy 类任务的高质量训练数据集搭建；包含但不限于数据收集、合成数据生成、任务行为轨迹构建等。 1.开发并生成用于大模型训练的合成任务与数据集，涵盖两类场景： 可验证类任务：代码解题、数学计算题等； 不可验证类任务：开放式逻辑推理、通用综合问题求解等。 2.搭建并规模化运行多领域数据合成流程，覆盖 agent、code、math、general reasoning； 3.参与搭建 agentic task environments 以及配套的大模型训练评测体系。
作为一名预训练数据算法研究员，你将负责开发大语言模型训练所需的大规模数据处理算法与数据学习策略。 主要负责： 1.针对多源数据设计并开发code类数据、通用文本数据清洗、增强、合成算法； 2.基于大语言模型研发并迭代数据筛选策略，提升预训练语料的数据质量； 3.搭建并规模化优化数据处理流水线，保障高并发场景下的运行性能与稳定性。