岗位职责
- 负责研究多模态的动画生成算法，尤其涉及文本模态、视频模态到3D动画模态的生成算法（例如文生动作、视频动捕），同时考虑动画角色和环境（物体、场景、其他角色）之间的交互；
- 负责研究几何感知、接触感知与常见大模型算法架构的融合，确保生成交互动画的真实性、合理性；
- 负责研究物理仿真后处理，进一步确保生成交互动画的物理合理性，提升动画在虚拟环境中的真实感；
- 负责推动算法在游戏引擎的落地，优化推理效率，实现高质量动画的实时生成。
职位要求
- 计算机、人工智能等相关专业硕士或博士学位，在深度学习领域有扎实的理论功底；
- 深入理解主流多模态融合架构（例如 Single-stream、Double-stream 等），能够针对不同模态特征进行灵活的 Transformer 模块设计；
- 熟练使用 Python，熟练使用 PyTorch 框架；
- 具备 3D 骨骼动画或人体运动学（IK/FK, SMPL 等人体参数化模型）相关经验者优先；
- 具备人体物理仿真（如 PhysX, Isaac Gym, MuJoCo）或基于强化学习的动作控制经验者优先；
- 在 CVPR、ICCV、ECCV、SIGGRAPH 等顶会发表过高质量论文，或在相关开源项目、算法竞赛中获得优异成绩者优先；
- 具备极强的工程落地能力和自驱力，能够将复杂的学术论文转化为可商用的技术方案，具备良好的跨团队沟通协作能力。
