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陈小湾
求职意向
工作经历
XX引擎是专注[3A游戏开发/影视级实时渲染]领域的[全球顶尖/独角兽级]技术公司，团队规模[500+/800+]人，累计获得[Epic MegaGrants/索尼创新基金]等[2.3亿/4.5亿]美元融资。自主研发的[次世代角色渲染系统/程序化场景生成引擎]获[18/23]项图形学专利，日均处理[PB级]动作捕捉数据，支撑[生化危机重制版/赛博朋克2077]等[15+/20+]款AAA项目开发。与[英伟达/迪士尼]共建光线追踪标准，皮肤材质扫描精度达[0.01mm]级，获[GDC技术创新奖/ACM SIGGRAPH最佳展示]认证。
工作内容：
1.主导角色皮肤次表面散射材质研发，整合眼球反射/汗湿动态效果，支持角色面部微表情系统。
2.设计模块化建筑资产生产管线，通过Substance Designer生成程序化破损贴图。
3.重构动态天气系统，实现雨雪粒子与地表湿润效果的物理交互。
4.研发基于AI的材质匹配工具，自动生成材质参数建议方案。
工作业绩：
1.角色渲染质量通过Epic Megascans标准认证，项目美术评审得分提升27%。
2.建筑资产生产周期缩短60%，复用率突破85%。
离职原因：企业裁员，协商离职，目前再看新的岗位机会。
项目经历
为美妆类APP打造【实时AR口红试妆】功能，需解决移动端【人脸Mesh精度不足】【光影融合失真】等技术难点，在iPhoneXR及以上机型实现98%的妆容贴合度，ML模型推理耗时需控制在80ms以内以支撑直播带货场景。
项目职责：
1.渲染管线设计：基于【ARKit+Metal】构建多层混合渲染架构，采用【屏幕空间环境光遮蔽】技术提升唇纹细节表现力。
2.Shader开发：编写自定义【唇彩材质着色器】，支持12种光泽度/透明度参数实时调节，材质切换耗时从3秒降至0.2秒。
3.性能调优：实施【GPUInstancing+异步加载】方案，在同时渲染5种妆效时维持45FPS流畅度，内存峰值下降35%。
4.算法对接：优化【面部特征点检测算法】与Unity渲染管线数据流，模型推理与渲染延迟同步误差小于16ms。
项目业绩：
1.试妆功能上线后用户日均使用时长增加23分钟，促成客单价提升65%。
2.核心渲染模块功耗降低40%，连续使用30分钟手机表面温升不超过5℃。
3.实现跨安卓/iOS平台86%代码复用率，功能开发周期缩短至竞品的60%。
4.技术方案获评【2023全球XR技术创新奖】，支撑客户完成B轮5000万融资。
教育背景
GPA XX/4.0（专业前XX%），主修软件工程与计算机图形学，以核心成员参与移动游戏渲染引擎开发，负责使用C++/OpenGL ES优化移动端渲染管线，将帧率提升XX%，熟练掌握视觉算法实现与性能瓶颈分析，具备扎实的代码架构与视觉效果融合能力。
自我评价
培训经历
深入研习移动平台资源管理与多线程渲染架构，构建动态LOD系统与虚拟纹理方案，有效降低GPU负载，使开放世界应用内存占用减少XX%。
应届生技术美术规范简历模板
622人使用适用人群: #技术美术 #应届生[<1年]
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[基本信息]
姓名：陈小湾
性别：男
年龄：26
学历：本科
婚姻：未婚
年限：4年
面貌：党员
邮箱：xiaowan@gangwan.com
电话：18600001654
[求职意向]
工作性质：全职
应聘职位：技术美术
期望城市：北京
期望薪资：8000-10000
求职状态：离职-随时到岗
[工作经历]
XX科技有限公司 | 技术美术
2021-01 - 2025-03
XX引擎是专注[3A游戏开发/影视级实时渲染]领域的[全球顶尖/独角兽级]技术公司，团队规模[500+/800+]人，累计获得[Epic MegaGrants/索尼创新基金]等[2.3亿/4.5亿]美元融资。自主研发的[次世代角色渲染系统/程序化场景生成引擎]获[18/23]项图形学专利，日均处理[PB级]动作捕捉数据，支撑[生化危机重制版/赛博朋克2077]等[15+/20+]款AAA项目开发。与[英伟达/迪士尼]共建光线追踪标准，皮肤材质扫描精度达[0.01mm]级，获[GDC技术创新奖/ACM SIGGRAPH最佳展示]认证。
工作内容：
1.主导角色皮肤次表面散射材质研发，整合眼球反射/汗湿动态效果，支持角色面部微表情系统。
2.设计模块化建筑资产生产管线，通过Substance Designer生成程序化破损贴图。
3.重构动态天气系统，实现雨雪粒子与地表湿润效果的物理交互。
4.研发基于AI的材质匹配工具，自动生成材质参数建议方案。
工作业绩：
1.角色渲染质量通过Epic Megascans标准认证，项目美术评审得分提升27%。
2.建筑资产生产周期缩短60%，复用率突破85%。
[项目经历]
项目名称：AR虚拟试妆引擎开发
担任角色：项目负责人
为美妆类APP打造【实时AR口红试妆】功能，需解决移动端【人脸Mesh精度不足】【光影融合失真】等技术难点，在iPhoneXR及以上机型实现98%的妆容贴合度，ML模型推理耗时需控制在80ms以内以支撑直播带货场景。
项目业绩：
1.试妆功能上线后用户日均使用时长增加23分钟，促成客单价提升65%。
2.核心渲染模块功耗降低40%，连续使用30分钟手机表面温升不超过5℃。
3.实现跨安卓/iOS平台86%代码复用率，功能开发周期缩短至竞品的60%。
4.技术方案获评【2023全球XR技术创新奖】，支撑客户完成B轮5000万融资。
[教育背景]
清华大学
计算机科学与技术 | 本科
GPA XX/4.0（专业前XX%），主修软件工程与计算机图形学，以核心成员参与移动游戏渲染引擎开发，负责使用C++/OpenGL ES优化移动端渲染管线，将帧率提升XX%，熟练掌握视觉算法实现与性能瓶颈分析，具备扎实的代码架构与视觉效果融合能力。