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Xiaomi · 上海

# 图形AI渲染工程师

上海 

Listed on Xiaomi ’s official careers site. Posted August 26, 2026. Check that it is still open and apply there.
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[OpenNash Jobs](https://jobs.opennash.com/) / [Xiaomi ](https://jobs.opennash.com/companies/xiaomi/) / 图形AI渲染工程师

## Job description

### 一、AI

渲染算法研究与工程化

### 神经超分辨率（Neural Super Sampling）
- 参与 NSS / XSR / DLSS 类算法在移动 GPU 的移植与优化，覆盖游戏（原神、王者、和平精英、绝区零）与系统 UI 场景；

### 神经插帧（Neural Frame Generation）
- 参与 NFRU / AIFI / DLFG 类算法研究，实现 60→120fps 补帧，兼顾延迟与画质；

### 神经降噪与光追加速
- Neural Denoiser、ReSTIR、Neural Irradiance Cache 等算法与硬件光追（RTAO / RT Shadows / RT Reflections / RT GI）协同优化；

### 生成式材质与 UI
- 端侧 Diffusion 模型生成动态壁纸、材质、图标；LLM → GLSL/AGSL Shader 自动生成； 5. 3DGS / 4DGS：3D Gaussian Splatting、Dynamic Gaussian 在移动端的实时渲染与压缩；

### 二、软硬件协同优化

6. 与SoC芯片团队（GPU/NPU/DPU/XUPE）协同，将神经网络算子下沉到硬件加速单元；优化 GPU-NPU 数据流； 7. 参与神经渲染专用算子的 Compute Shader / Vulkan Cooperative Matrix / NPU 算子实现与调优；

## Qualifications
- 本科及以上应届生，计算机科学、人工智能、图像图形学、数字媒体技术、软件工程、自动化、应用数学、物理、电子信息工程等相关专业；

### 熟悉计算机图形学基础
- 光栅化管线 / 光线追踪、PBR、坐标变换、Shader 编程- 熟悉常见神经网络架构：CNN、Transformer、Diffusion Model、NeRF、Gaussian Splatting中的至少 2 种；
- 加分项（有一项即可，多项优先）
- 在 SIGGRAPH / SIGGRAPH Asia / NeurIPS / ICLR / CVPR / ICCV / ECCV / TOG / TVCG / TPAMI发表过论文（一作或核心贡献者）；

### 有 神经渲染相关研究/项目经验
- NeRF、Gaussian Splatting、Neural Radiance Cache、Neural Denoiser、DLSS/FSR/XeSS 复现等；

### 有 Diffusion 模型 / 生成式 AI 相关经验
- Stable Diffusion 训练/微调、ControlNet、LoRA、图像/视频生成；

### 熟悉 GPU 架构与计算
- CUDA、Compute Shader、Vulkan Compute、TensorCore、Cooperative Matrix； 有 GPU kernel 优化经验。

## At a glance
- Posted by the employer: Aug 26, 2026
- First seen by OpenNash: Oct 19, 2026
- Last checked: Oct 19, 2026
- Listed for: 54 days
- Location: 上海[Apply on Xiaomi ’s careers site →](https://xiaomi.jobs.f.mioffice.cn/campus/position/7670910784603818267/detail)

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