网易资深游戏AI算法工程师（强化学习/模型学习方向）
任职要求
- 计算机和机器学习等相关专业硕士及以上学历； - 熟悉python, pytorch开发，有大规模强化学习训练经验优先； - 有AI bot投放/难度调整等落地实践经验者优先； - 有一定的强化学习、模仿学习的算法基础和工程部署经验； - 具备较强的问题解决能力，能够独立分析和解决数据问题； - 具备良好的沟通能力，自我驱动力，能够不断学习和掌握新技术。
工作职责
- 参与强化学习、模仿学习、进化算法的落地工作，包括但不限于智能体、平衡性测试等； - 基于强化学习、模仿学习等AI技术为游戏产品打造更强力、更多样、更拟人的AI机器人； - 参与开发强化学习训练和部署平台
1、负责各类AIGC技术在游戏项目中工程落地，需要你对于各类AIGC技术保持热爱和好奇，同时拥有资深的软件工程经验。包括但不限于：负责组内算法的工程落地，确保服务快速搭建、线上稳定、易维护； 2、参与低代码ai工作流平台建设(类Langflow)，实现ai算法的便捷调试和快速落地； 3、大模型应用：数据集构造（对话、RLHF等）、高效微调（Lora/P-Tuning/RLHF）、推理部署、应用（Prompt工程、检索增强、LangChain、Langflow等）、新模型探索(LLama/Falcon/miniGPT4)； 4、深入transformer、stable diffsion等算法+pytorch、tf原理，研究并行训练、算法工程加速。
- 参与强化学习、模仿学习、进化算法的落地工作，包括但不限于智能体、平衡性测试等； - 基于强化学习、模仿学习等AI技术为游戏产品打造更强力、更多样、更拟人的AI机器人； - 参与开发强化学习训练和部署平台。
1. 参与网易伏羲游戏AI产品的质量保障，包括AIGC、自然语言、用户画像、强化学习等算法测试和性能测试； 2.对产品需求进行分析、评审，提前规避有问题需求，设计测试点、测试用例；积极发现和推动解决项目中的进度、流程、质量风险，并能对项目提出合理建议； 3. 挖掘研发和测试过程中的痛点，通过开发测试平台、工具的等方式来提升研发的质量和效率； 4. 对前沿测试技术有较高的敏感度，思考AI在测试领域的应用，能够引入并应用到工作中。
1、负责AI Agent应用逻辑的开发，实现与游戏系统的交互和任务流转。 2、设计并实现基于知识库的检索增强生成（RAG）链路，提升AI回答的准确性。 3、进行系统的Prompt工程与优化，调试并评估大模型在具体任务上的表现。 4、负责相关数据的处理与知识库构建，保证AI应用的数据质量与时效性。