米哈游2026校园招聘技术提前批启动！

投递时间：2025年07月15日-2025年10月15日

1. 研究和开发基于深度学习的实时渲染技术，提升游戏画面的真实感和沉浸感； 2. 设计和优化神经网络模型，用于实时图像生成、Mobile AI超分、hlodAI生成等； 3. 负责机器学习的算法和模型开发，包括但不限于:神经网络模型设计，参数调优，各种学习和优化方式尝试。在缺乏训练集的情况下，探索训练方案； 4. 探索和实现动态场景实时渲染的深度学习解决方案，包括GI，阴影等效果； 5. 使用机器学习相关技术，协同策划、美术解决游戏开发流程中的问题，提高开发效率； 6. 跟踪学术界和工业界的最新进展，将前沿技术应用于实际项目中； 7. 为计算资源有限的移动平台编写高性能代码，基于CPU，GPU，NPU的交互开发，探索完全发挥硬件性能的最佳方案。

1. 有扎实的深度学习基础，并有基于深度学习的项目经验； 2. 熟练掌握至少一种深度学习框架（如TensorFlow、PyTorch等) ，熟悉常见网络结构和训练方法； 3. 熟悉计算机图形学基础知识和常用渲染技术； 4. 具备良好的编程能力，熟悉C++、Python等编程语言； 5. 有游戏开发经验或实时渲染项目经验者优先； 6. 具备良好的团队合作精神和沟通能力； 7. 对游戏开发充满热情，愿意接受挑战并不断学习新技术，有较强的自学能力。

投递时间：2025年07月15日-2025年10月15日

负责3D虚拟人动画方面的一些技术探索，比如高表现力的肢体运动生成、语音驱动手势、用AI技术提升虚拟人真实感等。

1.计算机图形学专业方向，对动画、AI、动捕等有一定了解； 2.具有较强的探索精神和编程实现能力； 3.熟悉相关领域的研究动态和最新成果； 4.具备良好的逻辑思维和分析问题能力，对工作充满激情。

投递时间：2025年07月15日-2025年10月15日

1.与美术和程序团队紧密合作，发挥想象力和技术力构建出完美的虚拟世界； 2.优化美术工作管线，制定美术资源规范、开发相关工具，提升美术内容生产效率； 3.协助美术、图形程序等岗位完成新技术、新效果的验证和落地，通过技术手段提升美术表现； 4.针对多平台（PC/主机/移动端）进行性能分析、测试，并给出标准和优化方案； 5.协同程序、美术团队解决开发中的各类技术难题。

1.本科及以上学历； 2.技术能力（有以下任意方向即可） ①渲染：了解现代实时渲染管线，可以使用HLSL编写shader并基于其实现美术效果； ②动画：了解Unreal或Unity引擎的动画系统，熟悉常用DCC软件； ③工具：有max、maya等DCC软件工具开发经验，对美术岗位工作习惯有一定了解； ④特效：了解Unreal或Unity引擎的特效系统和蓝图系统； ⑤性能优化：掌握Profiler、RenderDoc等工具，具备内存、DrawCall等各性能指标优化经验； ⑥PCG：熟悉pcg建筑，道路，石头/崖壁，河流及野外生态算法生成，具备一定pcg资产制作能力；熟悉软件 ：Houdini 结合 UE pcg graph； 3.熟悉C#、C++、Python或其他任意一种开发语言； 4.有良好的沟通、统筹能力和团队精神，思路清晰、有耐心； 5.良好的审美能力，能快速理解美术需求并提供技术方案； 6.热爱游戏，具备较强的学习能力和团队沟通能力。

投递时间：2025年07月15日-2025年10月15日

1、参与云游戏的RTC技术框架研发； 2、对接公司的游戏产品，完成操控适配、音视频编解码、性能优化等工作； 3、持续优化云游戏的核心体验，不断追求更高流畅、更低延迟、更高音质/画质； 4、持续优化工程架构、代码质量。

1、2026届应届生，本科及以上学历，计算机或相关专业优先； 2、有扎实的C++、计算机体系架构、计算机网络等基础知识； 3、有实时音视频、网络流控等相关研发经验者优先； 4、有游戏引擎、图形学基础者优先； 5、对极致的产品体验有执着的追求； 6、有较强的求知欲和学习能力，能通过快速学习解决未知问题

投递时间：2025年07月15日-2025年10月15日

1、统一视频模型架构设计 2、前沿技术探索与实现，探索Diffusion Model、Auto-regressive Model在视频生成和理解的统一建模 3、研究文本-视频-音频多模态对齐技术和条件控制方法 4、大规模音视频理解和生成模型训练及优化

1、学历背景：计算机科学、人工智能、电子工程、数学等相关专业硕士及以上学历 2、有大模型（文本、语音、视频、图像等）训练经验，对模型架构有深刻理解和优化经验 3、研究能力：具备独立的科研思维，能够阅读前沿论文并提出创新性改进方案，有生成模型或理解模型，统一模型的相关文章或项目经验 4、工程经验：熟悉分布式训练、混合精度训练等优化技术

投递时间：2025年07月15日-2025年10月15日

1、模型算法与架构优化：实现模型压缩技术（量化、剪枝、蒸馏等）、开发针对特定模型架构的专用优化算法、设计高效的分布式推理架构，支持大规模并发服务 2、模型推理优化：优化视频生成DiT模型的推理效率，降低显存占用和计算延迟、研究加速Auto-regressive模型方案 3、系统工程实现：开发高性能的自定义CUDA kernel和算子，集成和优化推理框架，构建高可用的模型服务系统 4、性能调优与监控：建立模型性能基准测试体系，分析和解决推理过程中的性能瓶颈，持续优化大规模GPU集群的资源利用率

1、学历背景：计算机科学、软件工程、人工智能等相关专业本科及以上学历 2、编程能力：精通Python、C++，熟悉CUDA编程，具备扎实的算法和数据结构基础 3、深度学习基础：深入理解深度学习原理，熟练使用PyTorch等主流框架，熟悉模型量化技术（INT8、FP16、混合精度等） 4、系统能力：了解计算机系统架构，具备基本的性能分析和调优能力，熟悉KV-cache优化等技术 5、学习能力：对前沿AI技术有强烈兴趣，具备快速学习新技术的能力