【2027届秋招】美术TA-PC动作游戏

PCG算法研发与系统设计：参与程序化生成算法研发，覆盖地形、植被、建筑布局、道路河流等场景内容；协助前沿PCG技术方案的研究、技术验证与效果落地；配合团队落地生成内容的算法配置模块，确保结果可调、可控、可迭代；

PCG工具链开发与管线优化：参与程序化生成工具链的开发与维护，使用Houdini、UE5 PCG工具等进行地形、植被、建筑布局等内容的自动化生成系统设计与实现，优化美术生产管线；

渲染与材质配合：为程序化生成资产配套PBR或风格化材质，调试引擎内光影与后处理，保障程序化场景的整体美感与主题一致性；

跨程序协同：对接引擎程序，反馈渲染异常与PCG工具链问题，协同解决项目性能瓶颈；

跨岗技术支持：对接模型/地编/特效美术，输出程序化资源制作规范文档，解答引擎导入、效果实现相关技术问题；

技术沉淀：编写PCG技术白皮书、工具使用教程，参与美术团队培训，推动程序化工作流规范化。

本科在读，计算机、数字媒体技术、游戏开发、动画、图形学等相关专业优先；

掌握1款主流引擎：Unity（URP/HDRP）或UE5，熟练材质编辑器、粒子系统；

了解至少一种程序化生成工具（Houdini、UE5 PCG）；

了解至少一款主流DCC软件（Maya/Blender/3ds Max/Substance Painter/PS），了解次世代PBR基础流程；

基础代码：掌握Python脚本，能编写简单工具脚本，了解常用数据结构和算法原理；

具备基础美术素养，对色彩、光影、构图有基本感知力，能理解美术效果需求；

具备良好的沟通能力和团队协作精神，能作为美术与程序之间的桥梁。 加分项

附带作品集（PCG生成示例、技术Demo、工具脚本、游戏Mod等）；

有PCG相关项目实践经验（课程作业、毕业设计、个人项目）；

具备图形学基础知识，能完成简单Shader开发；

了解AI在程序化生成中的应用（如AI驱动场景生成、3D资产生成），或掌握Stable Diffusion/Midjourney等AI绘图工具辅助美术流程优化。