腾讯《逆战：未来》商业化运营
任职要求
1.本科及以上学历，3年以上游戏商业化策划或运营工作经验，独立负责过完整的商业化系统相关的内容规划和落地迭代；
2.热爱游戏，熟悉PVE游戏数值设计思路，对数值投放、资源投放有丰富经历，对FPS、PVE类游戏有强烈的热情和…工作职责
1.根据游戏特点及市场情况，负责商业化相关系统及道具的迭代运营，从体验和收入的角度进行迭代升级、新的商业化体验探索等； 2.基于游戏玩法完成对应商业化方案设计、跟进开发上线并借助宣发等传播能力扩大影响力，负责功能上线后的效果复盘以驱动后续体验迭代升级； 3.根据收入目标，完成商品管线规划，跟进资源投放和活动执行，包括跟进方案落地，根据用户反馈、数据分析、产品需求持续优化迭代，保证收入目标的达成； 4.关注用户反馈、洞察用户诉求，通过用户洞察，数据分析和内容设计力，挖掘商品属性，提出商品优化方案。
1.负责游戏内的商业化相关系统&功能设计与开发跟进； 2.负责游戏内商业化资源的规划、设计与运营同学协作确定售卖方式和节奏； 3.根据数据反馈灵活调整规划、设计与生产； 4.负责游戏内商业化资源的分级，价值设定； 5.挖掘商业化维度，探索商业化形式。
1.负责游戏内付费道具的选品、投放与效果监控，制定商业化资源运营策略，结合版本更新及用户需求设计道具获取路径与消费场景； 2.通过数据挖掘分析用户付费行为，优化道具定价模型、捆绑销售策略及促销活动，提升付费渗透率与用户ARPU值； 3.统筹版本更新中的道具资源规划，协同研发团队完成道具数值设计与投放节奏把控，确保商业化内容与玩法体验的平衡； 4.联动IP/B端合作资源（如品牌联名、赛事合作等），策划专属道具开发与推广方案，拓展商业化场景； 5.监测竞品动态与行业趋势，持续迭代商业化策略，探索创新付费模式。
1.负责《逆战：未来》商业化运营，与研发团队密切合作，推进商业化策划相关工作，包括但不限于功能及规则的设计、交互体验和视觉等工作； 2.根据游戏特点及市场情况，对商业化相关系统及道具迭代运营，从体验和收入的角度进行迭代升级、新的商业化体验探索等； 3.根据收入目标，完成商业化道具规划，并跟进资源投放和活动执行，包括跟进方案落地，根据用户反馈、数据分析、产品需求持续优化迭代，保证收入目标的达成。
1. 路径规划 ‒ 开发适用于多种场景（如机器人导航、自动驾驶、无人机等）的路径规划算法； ‒ 实现经典和前沿的全局及局部路径规划方法（如 A*、Dijkstra、RRT、DWA 等），优化路径规划的效率和鲁棒性； ‒ 处理动态环境中的路径生成和调整，解决复杂场景下的避障问题。 2. 行动决策 ‒ 研究并实现具身智能体的行动决策算法，设计任务分解和行为选择的逻辑； ‒ 基于行为树（Behavior Tree）、有限状态机（FSM）等方法，构建模块化的决策框架； ‒ 开发多智能体协作与竞争的行动决策模型，支持复杂交互任务的执行。 3. 强化学习（Reinforcement Learning，RL） ‒ 针对具身智能场景（如机械臂控制、机器人动态避障、导航等），设计强化学习的 reward 函数和训练策略； ‒ 实现主流深度强化学习算法（如 DQN、DDPG、PPO、SAC 等），解决高维连续控制与探索问题； ‒ 优化强化学习模型的收敛速度和鲁棒性，提升算法在实际场景中的表现。 4. 模仿学习（Imitation Learning，IL） ‒ 通过专家示范数据（如轨迹、动作序列）训练智能体，实现模仿人类/智能体行为； ‒ 应用行为克隆（Behavior Cloning, BC）、逆强化学习（Inverse Reinforcement Learning, IRL）等技术解决稀疏奖励问题； ‒ 结合模仿学习与强化学习，提升智能体在复杂任务中的学习和泛化能力。 5. 算法优化与工程实现 ‒ 优化算法的计算效率和资源占用，适配实时性要求 ；‒ 在仿真环境（如 Gazebo、PyBullet、Mujoco 等）和真实设备中验证算法性能； ‒ 配合嵌入式团队完成算法在终端设备上的部署与优化。 6. 技术研究与创新 ‒ 跟踪具身智能领域的前沿算法进展，探索新技术的实际应用； ‒ 研究多模态感知与决策（如视觉、语音、触觉）的融合方法，提升智能体的环境理解与行动能力； ‒ 参与长期自主学习、在线学习和自适应学习系统的设计与开发。