米哈游UE AI Agent 上下文环境工程师
任职要求
1. 深入理解 Unreal Engine 编辑器架构； 2. 熟悉 Editor 扩展、工具面板、插件开发； 3. 熟练掌握 C++，有 Blueprint / Python 经验优先； 4. 有 In-house 工具或生产力工具设计经验； 5. 理解游戏项目中 TA /…
工作职责
岗位定位: 负责构建 Unreal Engine 内 AI Agent 的 MCP 工具体系与交互架构。主导 Agent 在 UE 中的“工作流嵌入方式”，设计其上下文系统、配置体系与插件化结构，让 AI 成为开发者自然的一部分，而非外置工具。目标不是“做一个面板”，而是设计一个可持续演进的 Agent 工具生态。 核心职责: 1. 设计并实现 UE 内 AI Agent 的上下文系统与交互架构； 2. 构建 Context → LLM 的结构化传递与配置体系（rule / memory / hook）； 3. 设计多层级 Agent 的职责边界与接口协议； 4. 搭建插件化工具框架，使能力可插拔、可组合； 5. 提升系统在复杂项目中的稳定性、可观测性与可调试性。
1. 主动识别音频生产管线中的低效率步骤，开发自动化解决方案 2. 将零碎需求系统化，提升工具的可复用性 3. 参与工具的用研、开发、测试与维护，建设团队技术基础设施 4. 追求极致的用户体验，对产品设计与界面交互有审美追求
1. 主动识别音频生产管线中的低效率步骤，开发自动化解决方案 2. 将零碎需求系统化，提升工具的可复用性 3. 参与工具的用研、开发、测试与维护，建设团队技术基础设施 4. 追求极致的用户体验，对产品设计与界面交互有审美追求
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。
岗位定位： 负责构建 AI Agent 在游戏开发流程中的测试与评估体系，从真实制作场景出发，分析 Agent 的行为质量、稳定性与生产适用性，推动系统持续优化。 核心职责： 1. 基于真实游戏制作流程（策划 / TA / 美术 / 程序）设计测试场景； 2. 构建 Agent 行为评估维度与量化标准（成功率、稳定性、可复现性等）； 3. 分析失败案例，定位策略缺陷与工作流断点； 4. 建立自动化回归与稳定性验证机制； 5. 输出结构化评估报告，支持系统迭代决策。