主分类：数据工程与数据平台研发
辅助：计算机视觉与图像感知算法研发（仅展示）
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": "光子 AI-3D 内容合成数据研究员",
"job_level": "未披露",AI生成
"work_category": "全职",AI生成
"department": "IEG",
"location": "深圳",
"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。"
},
"compensation": {
"salary_range": {
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"currency": "未披露",
"cycle": "未披露"
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"benefits": "未披露"
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"requirements": {
"working_years": 1,
"degree": "硕士及以上学历",
"language": "未披露",AI生成
"visa_support": "未披露",
"responsibilities": "1.基于 UE5/Unity/Houdini/Blender 搭建合成数据生产管线，完成场景配置、相机轨迹、灯光等全流程开发；\n2.实现 procedural content generation 批量生产场景，构建 3D 资产管理系统；\n3.自动导出引擎数据：GBuffer、语义分割、3D primitives、相机参数、optical flow 等，输出多视角同步采集数据；\n4.优化批量渲染效率，建立合成资产复用机制，降低单条视频成本；\n5.跟踪业界合成数据做法，探索 sim2real domain randomization 在视频生成中的应用。",
"requirements_text": "1.硕士及以上学历，图形学、游戏开发或 3D 视觉方向；\n2.精通 UE5/Unity，能进行 Blueprint/C++/脚本级别开发；\n3.熟悉渲染管线，理解 GBuffer 数据结构；\n4.有批量化数据生成或 PCG 经验，熟练使用 Python/PyTorch；\n5.熟悉 USD/Houdini/Omniverse，有可微渲染使用经验者优先；\n6.有图形学、Diffusion 或 3D 视觉相关方向顶会论文者优先。",
"skills": [AI生成
"Python",
"C++",
"PyTorch",
"Unity",
"数据结构",
"渲染"
],
"preferred_qualifications": "5.熟悉 USD/Houdini/Omniverse，有可微渲染使用经验者优先；6.有图形学、Diffusion 或 3D 视觉相关方向顶会论文者优先",
"job_highlights": "未披露"
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"contact": {
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"contact_methods": [
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"value": "https://careers.tencent.com/jobdesc.html?postId=2067065220651728896"
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"posting": {
"posting_id": "2067065220651728896",
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"hire_time": "未披露",
"update_date": "20260917",
"job_url": "https://careers.tencent.com/jobdesc.html?postId=2067065220651728896"
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"fulltext": "光子 AI-3D 内容合成数据研究员\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.基于 UE5/Unity/Houdini/Blender 搭建合成数据生产管线，完成场景配置、相机轨迹、灯光等全流程开发；\n2.实现 procedural content generation 批量生产场景，构建 3D 资产管理系统；\n3.自动导出引擎数据：GBuffer、语义分割、3D primitives、相机参数、optical flow 等，输出多视角同步采集数据；\n4.优化批量渲染效率，建立合成资产复用机制，降低单条视频成本；\n5.跟踪业界合成数据做法，探索 sim2real domain randomization 在视频生成中的应用。\n1.硕士及以上学历，图形学、游戏开发或 3D 视觉方向；\n2.精通 UE5/Unity，能进行 Blueprint/C++/脚本级别开发；\n3.熟悉渲染管线，理解 GBuffer 数据结构；\n4.有批量化数据生成或 PCG 经验，熟练使用 Python/PyTorch；\n5.熟悉 USD/Houdini/Omniverse，有可微渲染使用经验者优先；\n6.有图形学、Diffusion 或 3D 视觉相关方向顶会论文者优先。",
"standard_classification": {
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"std_taxonomy_version": "20261104"
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