库洛游戏
NAMI-引擎开发（性能优化）
NAMI-引擎开发（性能优化）
发布于 3 小时前普通员工/个人贡献者
全职员工仅现场办公性能优化
性能优化
Gpu Profiling
Unreal Engine
Unreal Insights
内存管理
多线程
崩溃分析
性能优化
值不值得投
薪资怎么样
3.5万
比性能优化中位数低
发布情况
新岗位 · 今天发布
公司情况
这家公司招聘很活跃
56 个在招
职位详情
关于这个职位
你将加入库洛游戏 NAMI 项目，负责 Unreal Engine 客户端的性能与稳定性建设：跟进帧率、CPU/GPU、内存、加载、卡顿与崩溃率等核心指标，使用 Unreal Insights 等工具定位瓶颈，并推动引擎与应用层问题的修复
同时负责 Sentry、CrashSight 等质量平台的接入维护，以及自动化性能测试与基线回归工具链的建设
最低要求
年及以上游戏客户端或引擎开发经验，具有完整的 Unreal Engine 项目研发或上线经验
熟悉 Unreal Engine 核心架构，对多线程、资源加载、内存管理及垃圾回收等机制有深入理解
熟练使用 Unreal Insights、Stat、ProfileGPU 等工具，能够独立完成性能分析与瓶颈定位
具备较强的崩溃分析能力，熟悉调用栈、Dump、PDB 及符号化流程，能够定位内存破坏、线程竞争、OOM、GPU Crash 等复杂问题
具有 Sentry、CrashSight 或同类质量平台的实际使用经验，熟悉接入、符号管理、问题聚合及回归验证流程
在渲染、动画、物理、资源管理或加载系统中至少有一个深入方向
责任心强，具备良好的沟通协作、问题分析和跨团队推动能力
工作职责
负责游戏客户端性能与稳定性建设，制定并持续跟进帧率、CPU/GPU、内存、加载、卡顿及崩溃率等核心指标
使用 Unreal Insights 等工具分析性能瓶颈，从项目框架及引擎源码层面推动问题解决
负责崩溃、卡死、OOM、ANR、GPU Crash、内存及多线程问题的定位与修复，完成问题根因分析与闭环
负责 Sentry、CrashSight 等质量平台的接入与维护，完善符号管理、问题聚合、告警、版本分析及数据看板
建设自动化性能测试与数据分析工具链，完善性能基线和版本回归机制
AI 洞察
优缺点分析
优点
- 性能与稳定性是 UE 项目的硬需求，岗位技术浓度高，长期积累的引擎底层能力可迁移性强
- 涉及引擎源码级分析与完整质量平台建设，能系统建立性能治理方法论，而非零散打补丁
- 游戏客户端性能优化人才市场供给有限，具备较强议价空间
- 崩溃、OOM、GPU Crash 类问题往往涉及复杂调用链与多线程时序，排查周期长、定位难度高
- 适合有 3 年以上 UE 项目经验、喜欢深入引擎底层与数据细节、愿意长期打磨性能与稳定性体系的技术型工程师
缺点 / 挑战
- 性能目标通常与版本节奏绑定，需要在有限时间内推动多团队配合整改，沟通与推动成本较高
- 需要长期与底层代码和日志数据打交道，对耐心与系统性思维要求较高
角色解读
- 可沿引擎技术专家路线深耕，向渲染、资源加载、性能架构等方向成为项目内不可替代的技术骨干
- 积累完整的性能与稳定性治理体系经验后，可转向引擎组负责人、客户端技术负责人等基层或中层技术管理岗位
- 引擎与性能优化能力在各家 UE 项目通用，横向跳转到其他大型游戏或实时 3D 项目的机会较多
- 负责 Unreal Engine 客户端性能与稳定性建设，围绕帧率、CPU/GPU、内存、加载、卡顿、崩溃率等指标制定目标并持续跟进
- 使用 Unreal Insights、Stat、ProfileGPU 等工具做瓶颈分析，并深入项目框架与引擎源码推动优化落地
- 排查并修复崩溃、卡死、OOM、ANR、GPU Crash、内存破坏与多线程竞争等复杂问题，完成根因分析与闭环
- 接入和维护 Sentry、CrashSight 等质量平台，并搭建自动化性能测试、基线与版本回归工具链
- 扎实的 C++ 与 Unreal Engine 核心架构理解，尤其是多线程、资源加载、内存管理与垃圾回收机制
- 熟练使用 Unreal Insights 等性能剖析工具，能独立完成从数据采集到瓶颈定位的完整链路
- 具备过硬的崩溃分析能力，熟悉调用栈、Dump、PDB 与符号化流程
- 在渲染、动画、物理、资源管理或加载系统中至少有一个深入方向，并具备跨团队推动问题解决的能力
申请策略
- 投递前了解库洛游戏的在研项目与技术栈版本，面试中可主动结合其产品形态谈性能治理重点
- 准备好 1-2 个从发现指标异常到根因定位、再到跨团队推动修复的完整闭环故事
- 突出参与过的完整 UE 项目周期，写明项目类型、你在客户端/引擎侧的职责与上线阶段
- 量化性能优化成果，例如帧率提升幅度、内存峰值下降、崩溃率或卡顿率改善等可验证指标
- 写明使用 Unreal Insights、Stat、ProfileGPU 定位并解决的具体瓶颈案例，以及涉及的模块（渲染/加载/物理等）
- 列出 Sentry、CrashSight 等平台的接入、符号管理与问题聚合经验，体现质量体系化建设能力
- 补强 UE 引擎源码阅读能力，重点吃透任务图与多线程调度、GC 与内存分配器、资源加载与流送机制
- 熟悉崩溃抓取与符号化全流程，可从 Dump 分析、符号服务器搭建等实操入手准备案例
面试指南
- 使用 STAR 结构：先讲清问题现象与量化指标，再说明分析路径与工具使用，最后给出优化结果与沉淀的机制
- 技术类问题按“现象→数据采集→假设验证→根因→修复与防复发”五步展开，体现系统性排查思维
- 协作类问题突出你如何用数据说服他人、拆解任务并跟踪闭环
- 请举一个你用 Unreal Insights 定位并解决性能瓶颈的完整案例，瓶颈如何确认、优化后指标变化如何？
- 遇到线上 OOM 或 GPU Crash，你会如何从 Dump 和调用栈入手定位根因？
- 在 UE 中多线程任务调度与资源加载容易产生竞争问题，你有哪些排查和规避经验？
- 如果性能目标与版本进度冲突，你如何与策划、程序、QA 推动问题闭环？
- 你如何设计一套可持续的性能基线与版本回归机制？
Watch Jobs