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校招面向超大规模 AAA 级游戏场景的 3DGS重建及游戏引擎的高性能渲染管线
上海 · 校招 · 2027 届 · 本科
长期有效
任职要求
- 1、顶级学术成果：在图形学/AI 顶会（SIGGRAPH / SIGGRAPH Asia / CVPR / ICCV / NeurIPS / ICLR / TOG 等）有一作或核心贡献论文，具备优秀的研究品味与问题洞察力；
- 2、3DGS / 神经渲染前沿功底：深入理解 3D Gaussian Splatting、NeRF 及神经渲染体系；
- 3、大规模场景表达前瞻性：对超大规模 AAA 场景下的 Mesh 与 3DGS 混合表达、混合渲染、LOD 与显存冗余问题有前沿认知，具备超越业界方案的想象力；
- 4、扎实的图形学与数学基础：精通实时渲染管线、PBR、多视角几何，具备优化、概率与线性代数的数理功底，能快速复现并突破前沿论文。
岗位描述
【岗位职责】
AAA 级开放世界游戏依赖高复杂度 Mesh、PBR 材质与烘焙光照，能在 PC/主机端实现影视级表现，但在移动端受算力、显存、带宽与功耗的严苛限制，迁移成本极高。3D Gaussian Splatting（3DGS）以可微高斯体直接表达场景，凭借视图相关外观、训练即渲染与相对紧凑的存储，为高保真重建与跨端轻量表达提供了新路径。但当前 3DGS 仍停留在"可看"的重建展示层面，缺乏显式几何、物理与交互语义，且在超大规模场景下面临点数爆炸、显存与带宽压力，距离"可玩、可部署"的 AAA 级游戏资产仍有显著差距。
本课题希望研究3DGS–Mesh 混合表达与自动转换管线，从两个方向推进：一是面向 AAA 级场景的高质量重建，融合 Mesh 的几何精确性与 3DGS 的高保真外观，并支持文本/单图驱动的场景生成；二是在游戏引擎中打造高效率渲染管线，通过 LoD、流式加载与压缩调度，实现数十平方公里级场景在移动端的轻量化实时渲染。
【任职要求】
- 1、顶级学术成果：在图形学/AI 顶会（SIGGRAPH / SIGGRAPH Asia / CVPR / ICCV / NeurIPS / ICLR / TOG 等）有一作或核心贡献论文，具备优秀的研究品味与问题洞察力；
- 2、3DGS / 神经渲染前沿功底：深入理解 3D Gaussian Splatting、NeRF 及神经渲染体系；
- 3、大规模场景表达前瞻性：对超大规模 AAA 场景下的 Mesh 与 3DGS 混合表达、混合渲染、LOD 与显存冗余问题有前沿认知，具备超越业界方案的想象力；
- 4、扎实的图形学与数学基础：精通实时渲染管线、PBR、多视角几何，具备优化、概率与线性代数的数理功底，能快速复现并突破前沿论文。
【技术方向】
其他
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该岗位可能会问的问题
基于 运营 岗位的常见面试问题整理
我提到了电竞方面，另一个面试官就问我对于ig战队（lol）的看法，然后一道情景题：公司和ig方面有合作，怎样运营才能吸引ig粉丝使用我们产品
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1. 电竞营销=粉丝经济，核心是社区运营而非传统广告 2. 跨界合作：战队/选手/IP 联名，借粉丝流量 3. 内容策略：比赛直播/选手日常/粉丝二创/社区活动 4. 案例：用 STAR 讲一个电竞相关的运营策划
另一个面试官看我的专业（偏设计）就问我愿不愿意做产品设计方向，让我发作品集 大概就这些 #咪咕#<a href="/creation/subject/928d551be73f40db82c0ed83286c8783" target="_blank" class="s
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1. 核心概念：一句话说清这个问题的底层逻辑 2. 方法论/框架：用 STAR 原则或专业框架结构化回答 3. 实际案例：结合一个具体场景说明 4. 量化结果：用数据佐证你的观点
你认为内容运营需要具备哪些能力
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1. 内容运营=创作有价值的内容→分发到正确渠道→吸引目标用户→促成转化 2. 核心能力：选题能力（知道用户想看什么）、写作能力、数据分析能力（用数据迭代内容策略） 3. 生命周期：选题→创作→审核→发布→分发→数据回收→优化→二次传播 4. 优质内容标准：原创/有用/有趣/有共鸣/有行动引导
谈谈你理解的内容生命周期
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1. 真诚：为什么对这个方向感兴趣（具体经历/瞬间） 2. 匹配：你的能力和这个岗位的契合点 3. 成长：你希望从这个岗位学到什么 4. 贡献：你能为团队带来什么
自我介绍
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1. 我是谁（姓名+学校+专业，15秒） 2. 我做过什么（最相关的 1-2 个经历，30秒） 3. 为什么适合这个岗位（能力匹配，15秒） 4. 总时长控制在 1 分钟以内 5. 避免：念简历、说「我学习能力强」这种空话
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