Overview

• Project goal: développer un modèle d'IA qui analyse des scènes Unreal Engine et détecte les goulets d'étranglement de performance.
• Le système fournit des suggestions d'optimisation pour les LODs, shaders, éclairage, meshes et l'utilisation mémoire.
• Fonctionnalités clés listées : analyse du coût GPU/CPU, suggestions d'optimisation LOD/Nanite/shaders/textures, profilage de l'utilisation mémoire et avertissements, recommandations de corrections automatiques et scoring d'optimisation.

Tâches et livrables attendus

• Concevoir et entraîner un modèle ML capable d'analyser des scènes UE5 et d'identifier les problèmes de performance (bottlenecks) au niveau des LOD, shaders, lighting, meshes et mémoire.
• Implémenter des rapports automatisés incluant : estimation du coût GPU/CPU pour la scène, warnings de mémoire, scoring d'optimisation, et recommandations d'actions correctives automatisées.
• Prototyper des correctifs automatiques (scripts/tools) pour appliquer ou proposer changements sur LODs, Nanite, textures et shaders.

Technologies et compétences requises

• Technologies indiquées : Unreal Engine 5, Python, outils de profilage, modèles d'analyse ML.
• Compétences souhaitées : expérience avec profiling GPU/CPU, compréhension des pipelines de rendu et optimisation (LOD, Nanite, shaders, textures), capacité à intégrer modèles ML dans des workflows UE5.
• Bonnes pratiques attendues : documentation des analyses, metrics d'évaluation du scoring, et tests sur scènes variées pour valider les recommandations.

Modalités de candidature

• Pour postuler, envoyer votre candidature par email à recruitment@lanterns-studios.com .
• Indiquez en objet l'intitulé spécifique du projet : "Application — 1 Automated Performance & Asset Optimization Assistant PFE" et joignez CV, lettre de motivation et exemples de travaux ou repos de code si disponibles.