腾讯《逆战：未来》 -宣发推广运营
任职要求
1.有优秀的审美、文字功底与创意能力； 2.对射击游戏及内容型游戏品类有充分的理解与洞察； 3.有IP产品/IP续作产品的IP运作或推广经验能力优先，…
工作职责
1.负责《逆战：未来》新品宣发运营工作，制定产品测试期、新品期及长期宣发策略，提升用户对游戏的认知度、关注度并引入用户； 2.基于产品阶段与宣发策略，策划并协同内外部团队落地各项宣发事件，包括但不限于创意素材、推广Campaign、用户阵地搭建与沟通、KOL合作等模块事项，并对内容产出质量、传播效果与口碑、用户引入效率负责。
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. 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。
作为图形、引擎方向的算法工程师，你可以参与到影视CG行业前沿的新技术开发 -负责引擎图形模块的研发，包括但不限于渲染管线、渲染算法、渲染效果、渲染优化等 -负责物理模拟模块的研发，包括但不限于群集模拟、流体模拟、肌肉模拟、布料模拟等 -研究几何、纹理、材质、渲染等SOTA算法，实现高品质路径追踪渲染相关模块 -研究AI与CG的融合工作，如ML Deformer、AI降噪与超分、Data-driven Simulation、逆渲染、高斯喷溅等
1.负责移动游戏和PC游戏的测试工作，包括功能测试、专项测试（客户端性能、安全测试、弱网络测试等）； 2.负责根据项目需求制定测试计划，整体把控项目质量和风险； 3.负责优化和改进测试流程，并能推进在项目落地； 4.负责自动化测试工具及专项测试工具的开发。