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实习微信游戏-用户数据驱动的交互式内容生成研究
深圳总部 · 实习 · 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
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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
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