1. 负责开发和优化神经网络、确保数字人的动作和表情在多平台下保持高保真，并实现实时性能； 2. 负责与团队协作，处理4D动作数据，完成在高保真与实时性能之间的平衡； 3. 负责3D人体姿态估计算法研发和实现； 4. 负责研发最先进的运动合成技术，将ML模型应用在实时角色动画中； 与公司主营业的关联：公司的核心在于打造高度写真的数字人，实时动画和动作仿真是我们所需要的。此职位将通过ML技术赋能动画系统，让数字人的每个动作都以足够高质量和效率被计算，并加以渲染。 背景需要： 1. 需要拥有深入的机器学习和动画系统经验，将4D数据与ML转化为实际产品，并保证表现力。 技术年限： 3年以上的机器学习相关经验，专注在计算机视觉、动作捕捉、动画合成等； 工具/软件/硬件： 1. 了解引擎（U3D/UE）或滋养引擎的基础框架，对接动画和仿真系统； 2. 基本了解Maya、MotionBuilder等动画软件，熟悉其数据管线和插件； 3. 熟悉了解市场主流动作捕捉，有一定的动捕软硬件数据的知识背景； 编程语言&架构： 1. 熟练使用Python（用于原型算法开发、数据处理）和C++（高效实时部署）的混合栈； 2. 熟悉Docker、微服务架构或其他用于模型部署的工具； 加分项： 1. 有过成功将ML模型部署到实际产品或实时场景的经验； 2. 有参数化人体模型研发经验者优先； 3. 熟练掌握SMPL/SMPLH/SMPLX； 4. 对分布式训练和高性能计算有概念，能在多机多卡环境中加速模型训练； 5. 若有CVPR、ICCV、ECCV、SIGGRAPH等计算机视觉、图形学顶会或期刊上发表过文章； 6. 能够将新研究转化为Production-Ready的方案，并进行性能优化与规模化测试最好；