米哈游游戏AI引擎开发工程师 (UE)
任职要求
1. 技术底座 - 程序基础：扎实的计算机科学基础，精通数据结构与算法。 - 编程语言：熟练掌握 C++，业务开发语言不限。 - 有UE开发经验者优先 2. AI 领域能力 - AI狂热者，了解各种商业模型及开源模型的能力与边界 - 有AI相关算法或者工程化经验者优先 …
工作职责
岗位定位： 致力于将前沿AI技术（LLM、Agents）深度融入游戏工业化管线。通过构建智能数据底座与工具链，打通美术、策划、程序与文档的知识壁垒，提升3A级项目的开发效率。 1. 智能数据底座与知识库构建 - 多模态数据挖掘：负责项目全生命周期资产（美术资源、策划案、代码、技术文档）的深度清洗、自动标注与结构化处理； - 数据预处理：针对各类资产（源码、配置、DCC、uasset、文档等）进行AI预处理分析，提取特征数据，为后续AI模型的训练与推理提供输入； - 知识库架构：搭建并维护基于“关系型数据库 + 向量数据库”的双层架构，构建项目专用知识图谱； - RAG系统开发：实现多维度（关键词+语义理解）混合检索系统，支持代码搜索、资源检索等业务。 2. UE编辑器智能化集成 - UE AI+工具链开发：基于Unreal Engine开发编辑器内的AI辅助工具，将AI能力无缝嵌入开发人员工作流。 3. AI Agent与应用生态 - Agent编排（服务端）：基于实际开发场景，设计并编排多Agent协同工作流（Multi-Agent System），部署并维护服务； - 全栈工具开发（客户端）：开发独立于引擎的AI生产力工具（形式不限，如Web或App），通过API对接底层模型服务，提供可视化交互界面。 4. 模型部署与调优 (LLM Ops) - 模型落地：负责开源大语言模型的私有化部署、量化与推理加速； - 微调优化：根据项目垂直领域的特定需求，构建数据集并进行模型的SFT或LoRA优化，提升模型在代码生成、剧情润色等场景的表现。
1.负责基于Godot引擎的AI原生改造，打造可被Agent安全、高效调用的AI原生游戏引擎，完成引擎的CLI化改造； 2.负责Godot引擎Headless模式的深度强化与改造，剥离图形渲染循环阻塞，实现非阻塞、事件驱动的后台守护进程架构； 3.负责引擎标准通信层的研发，基于JSON-RPC 2.0构建统一的STDIO/TCP/WebSocket远程调用接口； 4.基于Godot ClassDB系统开发自动绑定生成器，将引擎核心能力拆解为细粒度、可追踪的原子API； 5.负责离屏渲染、单步物理模拟、场景状态快照与快速回滚等核心功能的研发； 6.负责引擎资源系统的原子化改造，支持资源的远程创建、导入、修改、打包与`.tscn`/`.res`格式导出； 7.负责引擎性能优化，保障原子API的低延迟、高并发调用能力，降低Agent执行链路的整体耗时； 8.跟踪Godot社区最新动态，向上游贡献高质量代码，保持技术栈的同步与领先性。
1.负责RTX光线追踪技术的引擎集成工作，包括Vulkan/DXR渲染管线集成、实时光追渲染（反射、阴影、全局光照）、DLSS超分辨率和帧生成技术集成； 2.负责引擎渲染架构重构工作，设计并实现双渲染后端（传统 + RTX），支持多后端无缝切换，确保兼容性和稳定性； 3.负责AI资产工具的工程集成，包括纹理超分（Real-ESRGAN等）、材质自动转换（PBR材质生成）、神经贴图压缩（Neural Texture Compression）等工具的集成和自动化管线开发； 4.负责游戏渲染性能优化工作，针对RTX模式进行深度性能分析和优化，确保稳定60fps，提升游戏表现力； 5.负责制定引擎工具链方案，帮助研发团队提升研发效率； 6.负责游戏中性能优化相关工作，针对需求定制增强游戏引擎底层功能； 7.负责图形兼容性分析以及疑难问题的分析定位工作。
1. 参与 AI 游戏引擎的研发与集成，负责游戏引擎与AI 智能体的通信模块开发与优化； 2. 参与“AI 原生游戏引擎”沙盒环境的搭建与维护，实现游戏资源的动态隔离与安全管控； 3. 协助开发 AI 辅助游戏开发工具链，推动 AI 技术在游戏内容生成、逻辑修改等场景的应用落地； 4. 与团队协作完成技术方案设计与评审，参与前沿技术调研与原型验证。
职位核心价值： 你将站在公司技术中台的高度，负责定义“下一代 AI 驱动的游戏开发流”。你的任务是将 AI Agent 融入到引擎层面并用于开发游戏产品，为全公司工作室提供 AI 赋能开发的能力。 1、负责 AI 引擎工具的顶层设计，将 AI 技术（如 AIGC、大语言模型）抽象转化为符合游戏开发的技术产品； 2、深入各游戏工作室，挖掘原型验证阶段的共性痛点，将业务侧的“模糊需求”转化为技术侧的可落地“产品规格”，并主导工具的迭代方向； 3、配合引擎团队，评估 AI 技术在游戏垂直领域的应用潜力，决定哪些技术值得“产品化”，并定义产品的优先级与路线图（Roadmap）； 4、建立 AI 引擎的标准化接入流程，通过产品化的手段推动技术方案在各项目组的规模化应用。