米哈游【提前批-基础研究】Agent 算法研究员
任职要求
1）硕士及以上学历，计算机科学、人工智能、机器学习、自然语言处理、数据科学或相关专业，优秀本科生亦可，对大模型、Agent、强化学习、对话系统或游戏 AI 方向有浓厚兴趣，具备相关科研、实习或项目经验 2）熟悉 Transformer 等基础模型原理，了解 LLM / VLM / 多模态模型及其在推理、规划、记忆、工具调用等方向的典型应用 3）熟练使用 Python，具备良好的代码能力与算法基础，熟悉 PyTorch 及常用深度学习开发流程 4）了解 SFT、DPO、RLHF、RLAIF、PPO、GRPO 等大模型对齐或强化学习方法中的一种或多种，有实际项目经验者优先 5）了解 Agent 常见技术范式，如 ReAct、Function Calling、RAG、Memory、Planning、…
工作职责
1）Agent 能力研发：参与 AI Native 游戏场景下智能体（Agent）核心能力研发，覆盖智能 AI NPC、AI 叙事、AI 玩法等方向，探索多轮对话、任务规划、工具调用、环境交互、长期记忆与自主决策等能力建设 2）Agent 架构实现：参与游戏场景下 Agent 核心模块的设计与开发，包括 Planning、Memory、Tool Use、Action、Reflection、Persona、State Tracking 等，协助提升智能体在复杂动态环境中的稳定性、一致性与可控性 3）训练与对齐优化：参与 Agent 相关模型与策略优化工作，包括 SFT、DPO、RLHF/RLAIF、PPO/GRPO 等方法的实现、复现与改进，提升智能体在角色扮演、剧情推进、任务执行等场景中的效果 4）记忆与数据建设：参与适用于游戏场景的 Agent Memory 体系和数据闭环建设，支持 NPC 对玩家行为、剧情进展、任务状态和角色关系等信息的记忆、检索与应用 5）工具调用与评测体系：参与 Agent 工具调用链路、环境交互机制及评测体系建设，围绕任务完成、角色一致性、叙事合理性、工具调用效果、安全性等维度进行实验与分析 6）前沿方向探索：跟踪 Agent、Multi-Agent、GUI Agent、Browser Agent、World Model、MCP、Agent Eval 等前沿技术进展，结合游戏业务进行技术预研、方案验证与创新尝试
1. 参与研究最前沿的AIGC技术，探索其在游戏研发管线中的应用，把技术转化为优化游戏生产和升级玩家体验的实际解决方案。 2. 基于高质量数据集，参与图像编辑、图像生成后训练、贴图生成、视频生成等相关研发，优化游戏美术生产流程的品质表现和生产效率。 3. 参与VLM多模态算法研发，包括图像/视频/3D内容理解与质量评价的多模态模型训练与优化，提高AIGC Agent的基座模型能力，探索AI在数据管理、资产验收和游戏测试中的实际应用。 4. 参与音频驱动动作生成、动作补间、视频动捕等模型的训练，探索AI在游戏演出中的生产应用。 5. 参与AIGC Agent和游戏生产工具研发，将模型能力接入实际工作流程，帮助美术、TA、程序、策划等团队更高效地完成内容制作、检查和迭代。
1.研究前沿的AI Agent相关技术，改进其在游戏研发管线中的应用，并落地到游戏生产和升级玩家体验上 2.设计与开发基于AI Agent的研发工具链。包括但不限于代码审查、自动化测试和优化、策划配置生成、程序代码生成、美术资产生成等多项游戏制作环节 3.与研发团队合作，定制引擎和工具流。协同策划、美术、程序团队重构工业化管线，建立AI驱动的敏捷研发新模式
1、支撑团队不同大模型任务下的训练及推理优化，包括但不限于：架构设计、检查点优化、训练容错恢复、底层算子优化及通信优化等； 2、研究和优化大规模异构加速集群调度、存储、通信互联、监控、Profiling等组件，提升整体硬件利用效率； 3、针对具体任务调研并进行对应的 Scale Up 实验及优化，包括但不限于并行化策略优化、ZeRO/FSDP 优化、FP8、激活值优化等，加速模型训练，优化显存开销。
专注于3D虚拟人动画相关技术的研究与开发，实现高效、高性能和高表现力的表情生成和肢体动作生成，提升虚拟人的真实感。 1. 高质量生成：利用3D动画数据，实现接近GT表现的表情和动作生成； 2. Motion Representation：研究人体动画数据的表征方式，优化重建和生成效果； 3. 高性能优化：优化模型效率和推理速度，实现实时的动画生成； 4. 动画融合与迁移：探索不同风格、不同姿势之间的动画融合与迁移技术。