招贤纳士-创想悦动

任职要求

PCG 生成算法：
（1）精通 Houdini 及其节点系统，熟练编写 VEX 脚本进行几何处理与算法实现。
（2）熟悉 UE5 PCG Framework 或 Houdini PDG 流程，理解采样、过滤、散射（Scatter）、分块（Tile）加载等逻辑。
（3）具备数学基础（线性代数、几何算法、噪声函数、图论等）。
DCC 与编程能力：
（1）熟练掌握 Python（PySide/PyQt 做UI，Maya/Blender API 做插件），了解 C++ 或 C#（Unity/UE 引擎扩展）。
（2）深入理解主流 DCC 软件（Maya, Blender, 3ds Max, Substance）的内部数据结构与文件格式（FBX, USD, GLTF）。
AI 技术栈：
（1）熟悉 ComfyUI 工作流开发、自定义节点编写，了解 Diffusers 库及模型微调（LoRA/ControlNet）。
（2）了解 LLM Agent 编排（LangChain/LangGraph）、多模态生成技术及本地推理环境部署。
（3）引擎与渲染：熟悉 Unity/Unreal 渲染管线、材质系统、LOD、实例化（Instancing）及性能优化

岗位职责

PCG算法与流程搭建：使用 Houdini（VEX/VOP）、Unreal PCG 等工具设计并实现程序化生成系统（如地形、城市、植被、建筑），将单次资产制作转化为可复用的参数化流程，实现批量生产与一键迭代。
AI工具链集成与开发：调研并落地 AIGC 技术（如 Stable Diffusion、LoRA、LLM、3D生成模型），开发 DCC 插件（Maya/Blender/Substance）或引擎工具，将 AI 生图、生模、材质生成能力嵌入现有生产管线。
Pipeline 管线开发维护：编写 Python/C++/C# 脚本，开发资产检查、批量处理、自动导出、版本管理等自动化工具，维护 Shotgrid/Ftrack 等项目管理数据与 DCC 的连通性。
技术预研与跨界融合：探索 AI+PCG 的结合点（如用 AI 辅助 PCG 规则生成、用 PCG 为 AI 训练提供合成数据），解决大世界场景海量内容生成的瓶颈.