腾讯 – 混元3D数字人动作算法研究员 职位分析和面试指导

职位简介：

作为腾讯TEG的混元3D数字人动作算法研究员，你将负责推进3D数字人动作驱动算法的研发工作，包括说话人动作驱动、动作过渡、动作捕捉和动作生成等方向。该职位要求计算机视觉或图形学相关方向的硕士或博士学位，具备独立思考和算法突破能力，并对深度学习理论有深入理解，熟悉Diffusion Model和Transformer等先进技术。同时需要具备3D人体动作驱动相关经验，有游戏业务落地经验、熟悉游戏美术流程和3D美术资产制作管线者优先。熟悉常用3D游戏引擎及3D建模工具软件如Unity3d/Unreal Engine、Maya/Blender、MotionBuilder等将更具优势。此外，在计算机视觉或图形学顶级会议如SIGGRAPH、CVPR等发表过高水平论文的候选人将获得额外加分。工作地点位于深圳。

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简历及面试建议：

在准备这份简历时，你需要特别突出在3D数字人动作算法领域的技术专长和实际项目经验。首先，确保教育背景部分明确标注计算机视觉或图形学相关专业的硕士或博士学位，这是基本门槛。技术能力部分要重点展示对Diffusion Model和Transformer等深度学习技术的掌握程度，以及使用这些技术解决实际问题的经验。项目经历是简历的核心，选择3-4个最能体现你在3D人体动作驱动方面能力的项目详细描述，包括说话人动作驱动、动作过渡、动作捕捉或动作生成等方向。对于每个项目，要说明你具体负责的工作、采用的技术方案和取得的成果，最好能用量化指标来展示效果提升。如果你有游戏行业的实际落地经验，一定要突出这一优势，详细描述你参与的游戏项目、负责的工作内容以及与美术团队的协作经验。熟悉3D游戏引擎和建模工具的经验也要单独列出，这是重要的加分项。最后，如果你在顶级会议发表过相关论文，要在简历中醒目位置列出论文题目、发表会议和你的贡献。

面试准备时，你需要对3D数字人动作算法的各个技术方向有深入理解。面试官很可能会要求你详细解释某个具体算法的工作原理，比如Diffusion Model在动作生成中的应用，或者Transformer在动作序列建模中的优势。准备好用白板推导关键公式，并能够结合实际案例说明这些技术的应用场景和局限性。对于项目经验的讨论，要能够清晰描述技术选型的思考过程、遇到的挑战和解决方案。面试中可能会要求你现场设计一个动作驱动算法方案，因此要熟悉常见的3D动作数据处理流程和评估指标。如果你有游戏行业经验，准备几个具体案例说明算法如何与美术流程结合，以及如何优化算法以适应游戏开发的特殊需求。技术问题之外，面试官也会考察你的算法创新能力，准备1-2个你提出过创新性解决方案的例子。最后，熟悉腾讯在数字人领域的最新进展，思考你的技术专长如何为团队带来价值，这将帮助你在面试中展现出战略眼光。