主分类：大模型与生成式算法研发
来源 JD 数据（旧分类保留，当前主分类见上方）
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"schema_version": "via_ai_product_manager_jobs_v1",
"data_type": "ai_product_manager_jobs",
"job": {
"job_title": "AI渲染研究员",
"job_level": "未披露",AI生成
"work_category": "全职",AI生成
"department": "IEG",
"location": "上海",
"work_mode": "未披露",AI生成
"job_category": "技术"AI生成
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"company": {
"company_name": "腾讯",
"company_industry": "互联网 / 科技 / 人工智能",
"company_size": "10000人以上",
"company_website": "tencent.com",
"company_description": "腾讯是一家互联网和科技公司，业务覆盖通信与社交、数字内容、游戏、金融科技、企业服务、云计算与人工智能等方向。"
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"compensation": {
"salary_range": {
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"max": "",
"currency": "未披露",
"cycle": "未披露"
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"benefits": "未披露"
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"requirements": {
"working_years": 0,
"degree": "数学、计算机、机器学习、人工智能等相关专业硕士研究生及以上学历",
"language": "未披露",AI生成
"visa_support": "未披露",
"responsibilities": "1.负责多模态游戏资产内容生成与增强相关算法的研发，通过大模型的训练、微调等手段，提升世界模型的清晰度、补全缺失内容；\r\n2.探索多模态大模型与AIGC技术在游戏领域的应用，通过AI技术能力对世界模型进行二次编辑改造；\r\n3.探索和推进有影响力的AI技术研究和在具体业务场景中的应用。",
"requirements_text": "1.数学、计算机、机器学习、人工智能等相关专业硕士研究生及以上学历；\r\n2.精通至少一种技术语言，包括但不限于Python、C/C++等；\r\n3.具有扎实的计算机视觉、计算机图形学或机器学习算法基础；\r\n4.具有多模态大模型的研究和开发经验，具备生成式大模型（如Diffusion Models、GANs）的训练、微调（Fine-tuning）及LoRA/ControlNet等外挂模块的实操经验。",
"skills": [AI生成
"Python",
"C++",
"机器学习",
"计算机视觉",
"大语言模型",
"C语言"
],
"preferred_qualifications": "1.在世界顶尖会议NeurIPS, ICLR, CVPR, ICCV, ECCV，SIGGRAPH等发表过文章并有丰富的工程项目经验；\r\n2.拥有 3DGS（3D Gaussian Splatting）、NeRF 或传统 3D 重建（如多视图几何、SFM）的实际项目经验。",
"job_highlights": "未披露"
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"contact": {
"recruiter_name": "未披露",
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"posting": {
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"post_date": "2026-08-17",
"hire_time": "未披露",
"update_date": "20260917",
"job_url": "https://careers.tencent.com/jobdesc.html?postId=2056633439326748672"
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"fulltext": "AI渲染研究员\n渴望为世界带来新意的人，早已对描绘未来的“热词”不陌生——人工智能、机器学习、数据科学等等。腾讯始终在业界前沿不断探索，积极布局，并为优秀的你提供无限广阔的舞台。我们坚信科技的不断革新，最终能带来美好的、撼动人心的改变。\n1.负责多模态游戏资产内容生成与增强相关算法的研发，通过大模型的训练、微调等手段，提升世界模型的清晰度、补全缺失内容；\r\n2.探索多模态大模型与AIGC技术在游戏领域的应用，通过AI技术能力对世界模型进行二次编辑改造；\r\n3.探索和推进有影响力的AI技术研究和在具体业务场景中的应用。\n1.数学、计算机、机器学习、人工智能等相关专业硕士研究生及以上学历；\r\n2.精通至少一种技术语言，包括但不限于Python、C/C++等；\r\n3.具有扎实的计算机视觉、计算机图形学或机器学习算法基础；\r\n4.具有多模态大模型的研究和开发经验，具备生成式大模型（如Diffusion Models、GANs）的训练、微调（Fine-tuning）及LoRA/ControlNet等外挂模块的实操经验。\n1.在世界顶尖会议NeurIPS, ICLR, CVPR, ICCV, ECCV，SIGGRAPH等发表过文章并有丰富的工程项目经验；\r\n2.拥有 3DGS（3D Gaussian Splatting）、NeRF 或传统 3D 重建（如多视图几何、SFM）的实际项目经验。",
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