vivo算法专家（游戏图形）
任职要求
1. 本科以上学历，有扎实数学和图像处理功底； 2. 5年以上计算机视觉/深度学习研发经验，有超分/插帧相…
工作职责
1. 负责移动端游戏渲染算法（超分、插帧、光追等）的技术洞察与规划； 2. 优化现有算法，提升PSNR、SSIM、VMAF等指标，并降低计算开销。 3. 探索基于CNN、Transformer、GAN、Diffusion等模型的超分/插帧方案 4. 将算法集成到产品中，优化GPU/NPU加速、内存占用、功耗。
1.负责大数据在游戏AI等相关领域的算法与产品化等工作，包括但不限于如下方向：用户增长、因果推断、匹配系统、归因分析、千人千面体验流、商业活动/道具个性化推荐等； 2.负责前沿技术跟进，能够识别技术的有效性并快速应用； 3.负责具体项目落地，运用大数据+AI为项目带来可观的收益。
- 从玩家心理与留存视角评审并优化核心体验（反馈强度、节奏曲线、奖励展示、关键时刻演出、挫败控制等），提出可落地的改进方案； - 将“爽感/刺激/耐玩/不疲劳”等主观体感拆解为可量化指标，如触发频率、间隔分布、奖励分布含尾部、连击长度、空窗期、波动区间等； - 对行业头部产品的深度拆解与定量分析，通过海量业务数据与表现特征，推导核心数学模型与概率分布； - 建立并维护数值自动验收与回归体系：版本迭代时自动校验关键体验指标不被破坏，沉淀可复用的调参脚本与报告模板； - 使用AI提升数值调优效率与效果：结合历史对局/事件日志与关键体验指标，探索并落地机器学习/强化学习/多臂老虎机（Bandit）等方法； - 构建“AI调优闭环”：定义训练数据与特征口径、离线评估与线上灰度策略，建立模型版本管理、回滚机制与安全阈值（体验指标/风险指标）； - 参与线上验证与迭代：结合埋点与A/B测试结果定位流失点，与用户画像结合，持续优化体验与参数，并推动配置化/热更新落地。
1、负责端到端的游戏美术AI生产管线设计与实现，涵盖需求分析、任务拆解、模型训练、工具部署全流程，打造完整的游戏美术AI工具生态系统 2、研发文生图、图生图、图生视频、图生3D、语音合成等游戏资产生成算法，支持角色、场景、道具等游戏内容素材的AI自动化生产 3、探索游戏场景的风格细化、风格迁移、镜头控制、空间一致性等可控生成技术，保障游戏美术风格统一性和内容质量 4、基于Agent技术构建游戏图文/视频内容自动生成系统，实现从策划需求到美术资产产出的智能化流程 5、持续跟踪AIGC最新技术（如最新Diffusion模型、多模态大模型），快速评估并应用到游戏美术生产场景，推动行业创新
1.探索研究多模态理解、生成式、强化学习等前沿技术； 2.负责 Agent框架的设计与开发，及其在游戏场景搭建中的应用落地； 3.探索Agent底座的后训练，包括但不限于推理规划、记忆管理、工具调用、多轮决策等能力的提升。