职位描述

1. 程序化生成逻辑与方案辅助实现：
1.1 参与程序化生成算法的设计、实现与验证，探索基于空间关系、视觉目标或设计规则的内容生成方案。
1.2 学习并使用主流PCG工具（如Houdini）或自研框架，协助构建生成管线，参与解决生成效率、可控性或输出质量等基础问题。
1.3 协助进行生成结果的测试与调优，记录并分析不同参数对效果的影响。
2. 生成内容的集成与工程辅助
2.1 协助将生成内容及流程集成到目标引擎或平台（如Unity/Unreal/Web等），参与基本的运行时模块或编辑器工具的开发和调试。
2.2 编写单元测试与简单的调试脚本，帮助验证生成结果的正确性与稳定性。
3. 工具链与数据基础支持
3.1 协助搭建和维护PCG相关的资产预处理、批量导出或结果校验等辅助工具，了解版本管理与批量生产流程。
3.2 参与生成系统与数据源的对接工作，学习并实践数据输入/输出规范设计、格式转换及基础的数据一致性检查。
3.3 协助建立简单的数据质量记录与反馈表格，为算法迭代提供基础数据支撑。
4. 跨职能协作与文档整理
4.1 与美术、设计、程序等团队成员沟通，理解项目需求，协助将技术方案落地。
4.2 撰写清晰的技术文档，包括生成逻辑说明、接口使用指南及操作流程等。

职位要求

经验与潜力
1. 计算机、数字媒体、数学、自动化或相关专业本科及以上在读（大三、大四或研一、研二优先），对程序化内容生成有浓厚兴趣。
2. 有游戏、数字内容或交互应用相关的个人项目、课程设计或竞赛经历，了解PCG的基本概念和应用场景。
3. 展现出强烈的学习自驱力、主动探索精神以及良好的成长潜力。
核心技能
1. 具备扎实的计算机基础，熟悉常见数据结构与算法；数学基础良好（线性代数、几何、概率论等），能理解并实现基本的空间关系建模。
2. 了解至少一种PCG相关工具或框架（如Houdini、Blender几何节点、程序化纹理工具等），或愿意快速学习此类工具；有脚本扩展或自定义节点经验者加分。
3. 具备基础的编程能力，掌握Python/C#/C++中的至少一门语言，能编写简单的工具脚本或算法原型。
4. 熟悉至少一款主流游戏引擎或开发平台（如Unity/Unreal/Web前端框架），了解资产导入、场景构建或运行时交互的基本流程。
5. 对数据驱动开发有初步认知，了解常见数据格式（如JSON、XML、二进制模型文件）的读写方法；有数据库（如SQLite）或API调用基础者优先。
6. 了解版本控制工具（如Git）和基础命令行操作。
软性素质
1. 逻辑清晰，善于拆解问题，并能主动寻求解决方案。
2. 对新技术有强烈好奇心，乐于钻研技术文档和学术资料。
3. 良好的团队沟通意识，能够清晰表达自己的想法和困难。
4. 责任心强，能按时完成分配任务，并主动反馈工作进展。
加分项（非必须）
1. 有Houdini或Unreal Engine的PCG工具（如Houdini Engine、UE PCG Framework）实际使用经验。
2. 参与过程序化生成相关的开源项目或发表过相关论文。
3. 熟悉3D数学或计算几何，有Shader编写或图形学基础。
4. 有美术或设计背景，能理解审美需求对算法的影响。
实习要求
最少实习3个月，可长期实习的优先考虑，每周可实习4天及以上。
*本岗为校招储备实习，实习表现优秀者将有机会转正留用。