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校招微信游戏-用户数据驱动的交互式内容生成研究
深圳总部 · 校招 · 2027 届 · 博士
长期有效
任职要求
- 学历和专业要求：
- 来自计算机科学、人工智能、数字媒体技术等相关专业的硕士或博士同学。
- 技术技能要求：
- 掌握生成模型（如Diffusion、GAN）相关算法，熟悉Python/PyTorch，有多模态学习或用户建模经验者优先。
- 软性素质要求：
- 对创意生成有浓厚兴趣，具备良好的跨领域沟通能力和独立研究能力，注重细节与实验严谨性。
- 此课题同时招聘应届实习生和低年级实习生。
岗位描述
【岗位职责】
课题背景：
游戏核心内容创作高度依赖资深策划经验，效率与规模面临瓶颈。用户在游戏中积累了海量行为数据与交互偏好，蕴含丰富创意灵感。多模态生成技术飞速发展，为数据驱动的智能内容创作提供了新可能，但如何融合用户数据与创意生成仍是极具挑战的开放问题。
课题挑战：
- 1、用户数据理解与建模：游戏数据维度丰富且噪声大，需从海量行为数据中提取有效创意信号与偏好特征，构建精准用户需求模型
- 2、混合概念创作：需融合文本、图像、3D 模型等多模态信息，在保持创意新颖性的同时确保内容合理性与可玩性
- 3、交互式生成控制：需实现人机协作流程，让创作者通过自然交互高效引导 AI 生成结果。
具体工作：
参与用户数据建模与多模态内容生成方案的设计与实现，完成交互式游戏内容创作系统的原型开发与实验验证。
【任职要求】
学历和专业要求：
来自计算机科学、人工智能、数字媒体技术等相关专业的硕士或博士同学。
技术技能要求：
掌握生成模型（如Diffusion、GAN）相关算法，熟悉Python/PyTorch，有多模态学习或用户建模经验者优先。
软性素质要求：
对创意生成有浓厚兴趣，具备良好的跨领域沟通能力和独立研究能力，注重细节与实验严谨性。
【加分项】
此课题同时招聘应届实习生和低年级实习生。
【技术方向】
多模态、视觉、语音
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该岗位可能会问的问题
基于 数据 岗位的常见面试问题整理
请解释数据仓库的星型模型和雪花模型的区别
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1. 星型：事实表在中间，维度表直接关联，维度表非规范化（有冗余） 2. 雪花：维度表进一步规范化，减少冗余但增加 join 次数 3. 选择：星型查询快（join 少），雪花存储省，一般生产用星型更多
如何设计一个埋点体系来追踪用户行为
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1. 确定业务目标：留存/转化/活跃 2. 定义事件：页面浏览/点击/曝光/转化，每个事件带属性 3. 技术栈：前端 SDK 上报 → Kafka → Flink 实时清洗 → ClickHouse/Hive 存储 4. 数据分层：ODS（原始）→ DWD（明细）→ DWS（汇总）→ ADS（应用） 5. 质量：埋点测试 + 数据校验 + 异常告警
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你做过最有价值的数据分析项目是什么
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1. 业务背景：分析什么、为什么重要 2. 数据来源和量级 3. 分析方法：用了什么模型/统计方法 4. 核心发现：一句话说清洞察 5. 业务影响：做了什么决策、带来了什么改变（用数字）
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