腾讯 – 腾讯游戏-游戏AI算法研究员-3D生成方向 职位分析和面试指导

职位简介：

作为腾讯游戏AI算法研究员(3D生成方向)，你将负责游戏场景内3D生成相关模型研发，包括数字人相关技术如高表现力的动作生成、表情驱动、语音驱动手势，以及3D游戏素材生成如场景、物体和游戏形象生成，并推动相关成果在游戏生产和消费场景的工业化部署和产品落地。该职位要求人工智能相关专业研究生及以上学历，具备3D数字人、3D贴图、3D材质生成、自动绑定骨骼、3D生成、三维重建与渲染等方向经验者优先，需要对3D相关模型有深入理解，有Diffusion、DiT、ControlNet、LoRA等生成模型训练及使用经验，同时熟悉3D数据集处理流程和3D表示如NeRF、GaussianSplatting等，基础扎实且代码能力强，掌握Pytorch等至少一个深度学习框架，熟悉训练和推理模型调优、CPU/GPU加速、分布式训练推理加速，并具备较强的学习能力、团队协作能力和沟通能力。

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简历及面试建议：

在准备腾讯游戏AI算法研究员(3D生成方向)的简历时，你需要特别突出与3D生成相关的技术经验和项目成果。首先，确保你的教育背景清晰列出人工智能相关专业的研究生学历。在专业技能部分，详细列出你掌握的3D生成技术，如Diffusion、DiT、ControlNet、LoRA等生成模型的使用经验，以及3D表示技术如NeRF、GaussianSplatting的熟悉程度。如果你有Pytorch等深度学习框架的实际应用经验，一定要具体说明你在哪些项目中使用了这些技术，并取得了什么成果。项目经验部分应该重点展示与3D数字人技术或游戏素材生成相关的实际案例，描述你在项目中的具体职责和技术贡献，最好能用量化的成果来证明你的能力。例如，你可以提到’开发了一个基于Diffusion模型的3D角色生成系统，将生成时间从X小时缩短到Y分钟’这样的具体成果。此外，如果你有游戏行业相关经验或对游戏开发流程的了解，也应该在简历中体现出来，因为这能显示你对游戏AI应用场景的理解。

面试腾讯游戏AI算法研究员职位时，你需要准备充分展示你在3D生成技术方面的专业能力和实践经验。面试官很可能会深入询问你过去参与的3D生成项目，因此要准备好详细解释你在这些项目中的技术选择和实现细节。你可以预期会被问到关于Diffusion、DiT等生成模型的具体问题，比如你是如何优化模型性能或解决特定技术挑战的。同时，也要准备讨论3D表示技术如NeRF和GaussianSplatting的应用场景和优缺点。面试中可能会涉及编程能力测试，所以复习一下Pytorch的使用和常见的深度学习算法实现是很有必要的。由于这个职位强调产品落地能力，你还需要准备讨论如何将研究成果转化为实际游戏应用，可能会被问到关于工业化部署和性能优化的问题。在回答问题时，尽量使用具体的案例和数据来支持你的观点，这能有效展示你的实践能力。此外，团队协作和沟通能力也是考察重点，准备好分享你在跨团队合作中的经验，以及如何将复杂的技术概念传达给非技术人员。最后，表现出对游戏行业的热情和对AI技术游戏应用的深刻理解会给面试官留下良好印象。