动作生成算法实习生（动作生成与性能优化方向）

我们正在寻找优秀的算法实习生，深入参与实际业务的模型研发工作。如果你对游戏与3D动画技术充满兴趣，希望通过 AI 技术切实提升当前游戏动画的生产力与表现力上限，我们非常期待你的加入！

1. 01

   模型研发与训练：针对动作生成相关业务场景，进行生成式模型的设计、训练与策略调优。

2. 02

   前沿算法落地：跟进生成式 AI 与动作合成领域的最新进展，解决实际场景中复杂的动作预测与生成难题。

3. 03

   极致性能优化：针对高标准的性能指标要求，进行模型侧的深度剖析与推理加速优化。

1. 01

   本科及以上学历，连续实习6个月及以上。

2. 02

   在相关前沿领域发表过高质量论文，代码基础扎实，且在以下技术栈有积累（满足任意2条即可）： - 生成式框架训练能力：熟练掌握 Diffusion, Flow Matching 或 VAE 等生成式架构的底层原理，具备实际的模型训练与调优经验。 - 模型加速与轻量化能力：深入理解模型网络结构，熟练掌握模型蒸馏、量化或剪枝等模型压缩与加速算法。 - 动作生成背景：深入理解 3D 角色动画与运动学特性，了解过 Motion-generation, (Learn) Motion Matching, PFNN, RSMT 等算法。

3. 01

   底层硬核优化：有cuda Kernel开发经验，能够手写底层算子实现极致加速。

4. 02

   在对延迟、算力要求极高的真实工程场景中，有过模型部署与推理优化经验。