心动TapTap 游戏 UGC 项目后端开发工程师（上海）
任职要求
后端基础扎实：计算机基础（网络/并发/存储/操作系统）与服务端架构理解深刻； 至少精通一种主流后端框架，并了解其生态与取舍（示例之一）：Node.js/NestJS、TypeScript、Go/Gin/Fiber、Python/FastAPI、Java/Spring Boot； 熟悉数据库与缓存：PostgreSQL/MySQL 的表设计与性能优化；Redis 的多种数据结构与过期策略；有事务与一致性经验； 消息与任务编排：熟悉 Kafka/RabbitMQ/Redis Stream 之一，能设计可靠的异步/重试/幂等机制； 云原生实践：Docker、Kubernetes、Helm、任一主流云（AWS/GCP/Azure）中的基础服务（对象存储、负载均衡、日志/监控）； AI 编程深度使用者：长期高频使用 Claude Code、Cursor 或同类工具，能： 通过 AI 做需求澄清、设计评审与代码重构；用 AI 生成/补齐测试、脚手架与脚本、接口与错误码文档；基于对话式迭代提高交付速度与质量，并有可量化的提效案例； 良好的产品意识与交互沟通：能与前端/客户端/设计/策划快速对齐，拥抱不确定性与频繁变更； 具备所有权与自驱力：在小团队中能对模块全生命周期负责（从方案到上线与复盘）。 加分项（任一） 有 UGC/游戏/实时协作平台或高并发内容社区的后端经验； 矢量数据库（pgvector/…
工作职责
项目简介 我们在做一套面向创作者与玩家的 AI 驱动 UGC 平台：支持关卡/脚本/素材的在线创作与分发，内置智能生成、审核与协作能力。你将从 0→1 共建核心后端，包括内容存储、实时协作、生成任务编排与审核、安全风控与运营后台等。 负责后端核心模块的架构设计与开发（用户/作品/发布流/评论与审核/计费与权限等）； 搭建实时能力：联机协作/作品预览/在线游玩所需的 WebSocket/gRPC/事件流； 建设 UGC 内容安全与审核（文本/图片/音频/脚本）：策略配置、人工+AI 联动、申诉流程； 以敏捷迭代面向 MVP：快速拆解需求、度量与回滚、数据驱动优化； 推动工程效率与质量：利用 AI 编程工具进行脚手架生成、重构、单元/集成测试补齐与文档生成； DevOps 与稳定性：CI/CD、可观测性（日志/指标/Tracing）、容量与性能优化、成本管控、基础安全。
你可能负责的职责： 推荐： a.负责对上线后的UGC的玩法效果、游玩者生态情况进行调研、分析，输出专项分析报告 b.负责设计UGC玩法的推荐运营策略及规则、制订并落实每个版本UGC关卡的推荐方案 c.负责优化及迭代现有推荐相关的系统及平台功能 玩家团： a.负责设计玩家评审团的组织及测试验证方案，指定UGC关卡的玩法效果进行评估，输出测试报告 b.结合玩法上线效果，优化与迭代测试验证方案，提升方案的准确性 c.负责处理与跟进玩家测试相关的事项，包括且不限于玩家招募、玩家库维护、关卡存档更新与维护、跟进创作者改进结果
1. 研发面向游戏平台场景的多模态大模型，包括文本、图像、视频、音频等多模态数据的理解与生成； 2. 构建与优化游戏内容理解算法，涵盖游戏玩法解析、类型识别、特色标签生成、玩家评论分析、剧情/世界观理解等； 3. 参与 TapTap 风格的视频与广告素材生成方案，支持用户增长团队等多模态素材生成的训练需求； 4. 支持游戏搜索与发现，利用多模态大模型进行精准匹配、语义搜索、跨模态检索（文本→视频、视频→游戏等）； 5. 跟进并引入最新的多模态大模型研究成果，探索其在游戏行业的新应用场景； 6. 有预研的空间，进行学术研究与论文发表，推动顶会/顶刊产出，并结合业务进行技术落地； 7. 优化大模型的训练与推理性能，保障在海量游戏内容和用户数据上的高效运行。
1. 研发面向游戏平台场景的多模态大模型，包括文本、图像、视频、音频等多模态数据的理解与生成； 2. 构建与优化游戏内容理解算法，涵盖游戏玩法解析、类型识别、特色标签生成、玩家评论分析、剧情/世界观理解等； 3. 参与 TapTap 风格的视频与广告素材生成方案，支持用户增长团队等多模态素材生成的训练需求； 4. 支持游戏搜索与发现，利用多模态大模型进行精准匹配、语义搜索、跨模态检索（文本→视频、视频→游戏等）； 5. 跟进并引入最新的多模态大模型研究成果，探索其在游戏行业的新应用场景； 6. 有预研的空间，进行学术研究与论文发表，推动顶会/顶刊产出，并结合业务进行技术落地； 7. 优化大模型的训练与推理性能，保障在海量游戏内容和用户数据上的高效运行。
1. 研发面向用户增长场景的多模态大模型，包括文本、音频、图像、视频等多模态数据的理解与生成； 2. 跟进并引入最新的多模态大模型研究成果，探索其在游戏行业的新应用场景； 3. 优化大模型的训练与推理性能，保障在海量游戏内容和用户数据上的高效运行。