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游戏AI-游戏客户端开发工程师
游戏AI-游戏客户端开发工程师
发布于 2 小时前普通员工/个人贡献者
全职员工仅现场办公游戏开发
游戏开发
Ai Agent
Godot
Llm
Lua
Ue4/Ue5
性能优化
游戏客户端开发
值不值得投
71综合评分
综合评分 71
腾讯游戏AI方向客户端岗，技术栈前沿、复合技能成长快，但薪资与WLB信息未披露。
从薪资福利、成长发展、工作生活和使命价值四个维度综合评估，方便横向比较。
薪资怎么样
3.5万
与游戏开发中位数基本持平
发布情况
新岗位 · 今天发布
公司情况
这家公司招聘很活跃
约 1900 个在招 · 其中游戏开发 71 个
市场机会
选择面较广
深圳 · 游戏开发 · 54 个在招
职位详情
关于这个职位
这个职位负责基于AI原生引擎开发游戏客户端核心模块，包括3C、枪械、战斗、技能和GAS系统，同时将游戏与AI Agent打通，让Agent能理解游戏状态、操作角色并完成游戏任务
你也会参与多端性能优化、编辑器与开发工具建设，适合既懂游戏客户端又对LLM/Agent感兴趣的工程师
最低要求
本科及以上学历，3-5年游戏客户端开发经验
熟练掌握 C++，熟悉 Python 或 Lua，具备良好的数据结构与算法基础
有 UE4/UE5 或 Godot 开发经验
熟悉角色控制、战斗系统、枪械系统、技能系统或 GAS
熟悉骨骼动画、状态机、蒙太奇、分层混合、动画叠加及动画性能优化
对 AI Agent、LLM、游戏 Bot 方向感兴趣，有相关经验者优先
工作职责
负责基于 AI 原生引擎的客户端开发，包括 3C、枪械、战斗、技能系统及 GAS 等模块
负责游戏与 AI Agent 的接入，使 Agent 能够理解游戏状态、操作角色并完成游戏任务
负责支持 Agent 自动生成、修改和调试游戏内容
负责移动端、PC 端及 Web 端的性能优化，包括帧率、内存、加载、渲染和动画等
负责游戏编辑器及相关开发工具的开发和维护
参与游戏客户端基础架构、调试工具和自动化测试能力建设
优先资格
有 AI Agent、LLM、游戏 Bot 方向相关经验者优先
AI 洞察
优缺点分析
优点
- 覆盖3C、战斗、技能、GAS、动画与多端性能优化，能系统提升游戏客户端工程能力
- 参与AI原生引擎、编辑器与自动化工具建设，有机会接触从玩法到内容生产的完整链路
- 平台与项目体量大，若项目成功，简历背书和行业影响力较强
- 同时要求游戏客户端深度与AI Agent/LLM理解，复合技能门槛高，需要持续跨界学习
- JD未披露薪资、WLB与团队节奏，实际工作强度和协作方式需在面试中确认
- 适合有3-5年游戏客户端经验、对AI Agent/LLM落地游戏有强烈兴趣，并愿意在复杂工程与前沿技术之间持续深耕的工程师
缺点 / 挑战
- 技术栈兼具游戏客户端与AI Agent/LLM，属于AI落地游戏的前沿方向，经验稀缺性较高
- 多端性能优化、动画与GAS等模块问题复杂，排查和调优成本较高
角色解读
- 从客户端模块开发逐步成长为战斗/3C/动画或AI接入方向的资深工程师
- 积累AI原生引擎与Agent落地经验后，可转向游戏AI技术负责人、客户端架构师或AI游戏产品技术岗
- 在多端性能优化、编辑器与工具链建设中形成工程化优势，拓展技术管理路径
- 负责AI原生引擎下的游戏客户端核心模块开发，覆盖3C、枪械、战斗、技能系统与GAS
- 将游戏与AI Agent打通，让Agent能读取游戏状态、操作角色并完成任务
- 支持Agent自动生成、修改和调试游戏内容，并建设编辑器、调试工具与自动化测试能力
- 负责移动端、PC端和Web端的帧率、内存、加载、渲染、动画等性能优化
- 扎实的C++能力，熟悉Python或Lua，具备数据结构与算法基础
- 有UE4/UE5或Godot开发经验，理解角色控制、战斗、枪械、技能或GAS
- 熟悉骨骼动画、状态机、蒙太奇、分层混合、动画叠加及动画性能优化
- 对AI Agent、LLM、游戏Bot有理解或实践经验，能把AI能力接入游戏客户端
申请策略
- 投递前了解腾讯游戏AI方向及AI原生引擎相关公开分享，面试中结合岗位业务表达兴趣
- 主动向HR确认具体团队、办公地点、薪资结构与工作节奏，避免仅凭JD做决策
- 突出C++与UE4/UE5（或Godot）项目经验，量化客户端模块、性能优化和上线成果
- 详细描述3C、战斗、枪械、技能系统或GAS的负责范围，说明架构设计与问题解决过程
- 展示骨骼动画、状态机、蒙太奇、分层混合与动画性能优化的具体案例
- 若有AI Agent、LLM、游戏Bot、自动化内容生成或编辑器工具经验，单独成段强调
- 补齐AI Agent/LLM基础，包括工具调用、状态理解、任务规划与游戏环境交互的常见方案
- 准备一个UE/GAS或动画系统的性能优化案例，梳理定位、方案、收益与复盘
面试指南
- 用STAR结构讲清背景、目标、个人动作与量化结果，突出技术取舍和复盘
- 面对AI Agent接入题，先讲状态表示与接口边界，再讲任务规划、执行反馈、异常兜底和评估指标
- 性能优化题按“定位瓶颈—制定方案—验证收益—回归防劣化”四步回答，并说明工具与数据
- 请介绍你负责过的游戏客户端核心模块（3C/战斗/技能/GAS），关键设计是什么？
- 你如何定位并优化帧率、内存、加载、渲染或动画性能问题？请举具体案例
- 如果要把LLM Agent接入游戏，让它理解状态并操作角色，你会如何设计通信与安全边界？
- 你如何支持Agent自动生成、修改和调试游戏内容？需要哪些工具链能力？
- 在UE/Godot中，你如何组织角色控制、动画状态机与GAS的协作？
职位点评
薪资福利68
成长发展90
工作生活50
使命价值72
薪资福利
68中等
JD未披露薪资与福利，补偿性信息需在面试中确认；岗位技能门槛较高，可能具备一定市场竞争力。
薪资信号未披露（AI估算：2.5千–4.5万/月）
成长发展
90较高
岗位涉及AI原生引擎、AI Agent/LLM与UE/GAS等，技术栈新且复合，技能成长空间较大；JD未明确培训或晋升机制。
技术前沿前沿/新兴技术
技术栈C++、Python、Lua、UE4/UE5、Godot、GAS、AI Agent、LLM、骨骼动画、性能优化
业务类型ambiguous
工作生活
50较低
JD未提及办公模式、弹性安排或加班情况，WLB需向团队确认；工作地点为深圳。
工作模式未明确
办公地点未明确
加班情况未提及（无法判断）
使命价值
72中等
岗位将AI Agent与游戏客户端结合，属于AI落地游戏的前沿探索，但JD未突出社会使命或行业增长表述。
行业发展新兴领域（暂难判断）
社会影响中性/一般
创新程度积极采用新技术
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