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游戏AI-大模型应用算法研究员-AgenticCoding
游戏AI-大模型应用算法研究员-AgenticCoding
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NLP工程
NLP工程
Agentic Coding
Grpo
Nlp
Opd
Sft
大语言模型
强化学习
预训练
值不值得投
薪资怎么样
5.5万
比NLP工程中位数高
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NLP工程 5 个
市场机会
选择不多
深圳 · NLP工程 · 8 个在招
职位详情
关于这个职位
作为腾讯游戏AI团队的大模型应用算法研究员，你将聚焦 agentic coding 与 vibe gaming 方向，负责大语言模型在游戏场景中的优化与工程落地
工作涵盖 Agent 框架与底座的能力增强（memory、tool use、长程任务）、后训练（SFT/GRPO/OPD）落地，以及前沿算法调研与产品共建
最低要求
有大语言模型应用和后训练经验，包括 SFT、GRPO 和 OPD 等技术的落地
有 Agentic Coding 相关任务经验
熟悉自然语言处理方向常用的理论和方法，熟悉阅读理解、问答、搜索、语言模型、预训练等核心技术
具有良好的数学基础，良好的英语阅读能力，具备强烈的进取心、求知欲及团队合作精神，热衷于追求技术创新
有自然语言顶会论文发表经验者优先
工作职责
负责游戏场景中大语言模型在 agentic coding 和 vibe gaming 方向上的优化及工程落地
参与 Agent 框架和 Agent 底座的优化，包括但不限于 memory、tool use、long-horizon task 能力的提升，提升模型的性能效果
调研业界前沿算法，追踪最前沿的技术动态，并应用在相关的项目中
参与产品讨论，基于技术对产品提出改进建议
优先资格
有自然语言顶会论文发表经验者优先
AI 洞察
优缺点分析
优点
暂无明确优点
缺点 / 挑战
暂无明显挑战项
角色解读
- 处于大模型与 Agent 前沿赛道，技术成长空间大
- 依托头部游戏业务场景，模型落地与数据资源丰富
- 研究与应用并重，既有顶会产出机会也有工程落地价值
- 研究方向（agentic coding、vibe gaming）较为新锐，稀缺性强
- 后训练与 Agent 调优属于工程与研究交叉，试错成本高、迭代周期长
- 需要同时兼顾论文级探索与线上工程落地，节奏与要求都不低
- 对数学、英文文献和前沿跟踪能力要求高，学习曲线较陡
- 适合有 NLP/大模型后训练基础、对 Agent 与前沿算法有强烈兴趣，且愿意在研究深度与工程落地之间平衡的研究型工程师
- 可沿算法研究路线深耕大模型后训练与 Agent 方向，成长为资深/主任研究员
- 也可向技术负责人或 Agent 平台架构方向转型，主导更大规模的模型能力建设
- 前沿方向经验在 AI 应用与游戏结合领域具有较强迁移性和稀缺性
- 负责把大语言模型落地到游戏场景，重点攻坚 agentic coding 与 vibe gaming 方向
申请策略
暂无内容
面试指南
暂无内容
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