AI虚拟人算法系统实习生

算法系统集成协助：参与TTS、V2F、V2M等算法服务的集成工作，配合完成与UE引擎的对接及基础通信协议调试；协助设计实时流式推理管线，提升系统稳定性与响应效率。

UE管线开发支持：在导师指导下参与UE与AI服务交互框架的搭建与维护，协助完成BlendShape、骨骼动画等数据的传输、解析与同步；配合进行角色驱动流程的性能优化与延迟排查。

跨环节效果分析：协助梳理算法输出→引擎解析→美术渲染的全链路数据流，参与效果问题的定位与复现；协同算法、美术团队进行数据规范验证与优化方案测试。

测试与文档建设：参与算法模块的单元测试、集成测试用例编写；整理技术文档、接口说明及调试日志规范，提升团队协作效率。

计算机、自动化、数字媒体技术等相关专业本科/硕士在读；

熟悉Python和C++，有一定代码调试经验；了解UE开发基础（蓝图、动画系统、插件使用）或具备快速学习能力；

了解TTS/V2F/V2M等算法的基本输入输出及应用场景；对3D角色驱动（BlendShape、骨骼动画）原理有初步认知；

熟悉常用网络通信协议（gRPC/WebSocket）及数据序列化格式（JSON/ProtoBuf）者优先；具备基本的多线程/异步编程概念；

具备良好的逻辑分析能力，能通过日志、Profiler工具等定位简单性能或数据异常问题；

主动性强，乐于跨团队沟通，对虚拟人/数字人技术有热情。

有AIGC，数字人，LLM，VLM等相关项目或实习经历；

了解模型量化、ONNX/TensorRT等推理加速基础；

接触过Maya/Blender等DCC工具，了解FBX/USD格式或基础Rigging流程；

有Git协作、Linux环境开发经验。