网易游戏AI算法工程师
任职要求
1. 熟练使用Python，具备扎实的算法与数据结构基础，熟悉PyTorch底层计算逻辑，掌握深度学习的数学基础； 2. 深度参与过至少1个LLM在垂直场景（如对话系统、智能客服、游戏AI）的落地研发项目，具备从0到1的技术攻坚经验； 3. 能通过代码调试或框架源码修改解决实际训练中的异常问题（如梯度消失/爆炸…
工作职责
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。
1、负责游戏AI的算法研究，结合游戏应用场景，提供技术解决方案； 2、负责前沿技术的探索调研、实验和开发，并且推进在游戏场景内落地； 3、负责梳理与搭建算法训练与上线相关的工程管线，建立稳定可复用的实验与落地环境。
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。
1. 研究并应用 AI 生成技术（如深度强化学习、运动捕捉数据建模）在游戏角色动画、场景动态行为等方面的创新应用； 2. 负责基于 AI 的角色动作生成、物理模拟、动画合成等技术研发； 3. 结合 LLM、计算机视觉等技术提升角色动画的智能化程度； 4. 负责动作生成算法的训练、优化和部署，提升游戏动画制作效率； 5. 跟踪最新的 AI 动作生成技术，并结合游戏项目进行落地实践。
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。