快手游戏AI算法工程师-LLM
任职要求
1. 计算机、统计、人工智能相关专业硕士及以上学历； 2. 熟悉常见的AIGC类算法（LLM/MLLM/RAG/MCP等），follow较新的算法实现，熟练掌握常用的深度学习网络以及其训练、优化的方法； 3. 扎实的数学基础，有统计学、模式识别、矩阵计算和最优化方法的理论基础； 4. 熟悉TensorFlow/Pytorch等主流的深度学习框架之一，熟练使用C++/Python等至少一种编程语言，熟悉Linux开发环境； 5. 工作细致、思想敏锐，具有发现、归纳问题的能力、逻辑分析能力及沟通能力； 6. 热爱游戏行业，对于常见游戏涉及的AI技术有接触，对于对话机器人/剧情剧本生成/智能NPC等与AI方向有相关研究的优先； 7. 国际顶尖会议或期刊发表过相关论文或得到过国际比赛名次的优先； *投递简历时，请在简历中标注游戏经历 （游戏名，游戏总时长，游戏段位及成就）。
工作职责
1. 负责剧情剧本生成&对话NPC&智能agent等相关算法的开发和研究，包含但不限于LLM模型的训练（continue train/SFT/强化训练等），闭源LLM模型的使用，MCP，RAG，多agent协作等能力的开发； 2. 负责将相关算法模型进行部署和优化，并完成与相关需求部门的接口对接； 3. 负责游戏环境中相关AI需求发掘，设计，技术研发，以及推动上线落地和不断迭代优化； 4. 关注AIGC业界动态，关注AI与游戏结合的新方向，引入前沿的技术和方法，参与团队基础研究能力；
1. 研究并应用大语言模型（LLM）在游戏场景中的创新应用，如 NPC 交互、任务生成、剧情创作等； 2. 负责游戏文本生成、对话系统、角色个性化建模等相关技术的研发和优化； 3. 结合强化学习、知识图谱等技术提升游戏 AI 的智能化水平； 4. 负责大语言模型在游戏环境中的微调、推理优化和部署； 5. 跟踪最新的 LLM 研究进展，并在游戏 AI 领域进行创新性探索。
1、探索大语言模型技术在游戏内容生产、AI游戏与智能NPC场景的落地应用，研发垂直领域的LLMs，为游戏业务提供智能化的内容生产能力，提高游戏资产制作效率； 2、LLMs技术框架开发：主要负责Post-training的研究与开发，监督微调和偏好训练，包括但不限于模型选型，数据处理，效果评估和优化，形成一套完整的链路，用LLMs构建垂类场景中模型基座，提升效果的可靠性和一致性； 3、LLMs系统应用研发：基于业务需求与业务数据，与产品，策划，服务端同事一起将LLMs的能力应用于游戏NPC智能交互，游戏逻辑辅助工具，游戏剧情等，能够主导模型的研发，训练数据处理与模型的工程化部署交付整体环节； 4、大语言模型最新前沿技术和开源模型的跟进与落地应用。
1. LLM+NPC系统设计：参与基于大语言模型的智能NPC核心系统开发，解决多轮对话、情境理解、行为决策等技术问题，平衡模型效果、响应延迟与计算成本。 2. LLM深度优化与定制：针对游戏NPC场景（如剧情推进、任务引导、自由对话、阵营对抗），优化LLM的微调策略（LoRA/QLoRA/Adapter等）、知识注入（游戏世界观/角色背景/历史交互）、指令对齐（贴合游戏设定与玩家预期）及安全过滤机制。 3. 动态进化与个性化：构建NPC的“记忆-学习”系统，支持基于玩家历史交互的长期记忆存储与动态关系演化，保障NPC行为逻辑的独特性与成长性。
业务场景： 探索大语言模型技术在游戏内容生产、AI游戏与智能NPC场景的落地应用，研发垂直领域的LLMs，为游戏业务提供智能化的内容生产能力，提高游戏资产制作效率。 相关工作： 1、LLMs微调技术框架开发：负责LLMs模型的研究与开发，基础模型训练，监督微调和强化训练，包括但不限于模型选型，数据处理，效果评估和优化，形成一套完整的链路，用LLMs构建垂类场景中模型基座，提升效果的可靠性和一致性； 2、LLMs系统应用研发：基于业务需求与业务数据，与产品，策划，服务端同事一起将LLMs的能力应用于游戏NPC智能对话交互，肢体动作生成，游戏剧情/动画生产等，能够主导模型的研发，训练数据处理与模型的工程化部署整体环节； 3、AI助力游戏方面的探索，包括不限于：AIGC，AI辅助工具开发等。