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《火影忍者》手游-AI应用开发工程师
《火影忍者》手游-AI应用开发工程师
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人工智能
人工智能
Ai Agent
Llm
大语言模型
工作流优化
游戏开发
知识管理
计算机视觉
值不值得投
80综合评分
综合评分 80
头部游戏IP、前沿AI技术栈、高成长空间，薪资竞争力强但工作节奏可能较快。
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
3.8万
比人工智能中位数高
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 2040 个在招 · 其中人工智能 23 个
市场机会
选择面较广
深圳 · 人工智能 · 约 140 个在招
职位详情
关于这个职位
该职位主要负责构建和完善游戏研发全流程的AI工作流，涵盖创意策划、美术生成、程序开发等环节
你需要优化知识管理体系，部署和调优LLM及Agent系统，并通过AI技术提升游戏研发效率与交付质量
最低要求
具备大型游戏项目研发经验，熟悉游戏开发全生命周期，并对策划、美术、程序、配置及测试等核心环节有深入理解
具备 AI Agent 工具或平台的实际落地经验，能够通过量化指标证明其在研发效率、交付质量或成本控制等方面取得的成效
深入理解大语言模型的基本原理，熟悉 Agent 系统的设计与开发，对行业主流 Agent 产品、技术架构及实现方案具有系统性认知
关注人工智能领域的前沿技术与发展趋势，具备较强的学习能力，并对游戏研发及 AI 技术在游戏行业中的应用具有浓厚兴趣
具备良好的沟通表达、跨团队协作及问题推动能力，能够准确理解业务需求并协调相关资源推动方案落地
工作职责
参与构建并完善游戏研发全流程的 AI 工作流，覆盖创意与策划需求收集、美术资产生成、程序开发、配置管理及质量校验等环节
负责 Wiki 文档、项目资产、项目代码及外部资源的检索与知识管理体系优化
持续提升工具并行执行效率、Agent 交互体验、工具输出压缩及上下文注入等核心能力
深入理解现有 Agent 技术方案与业务需求，制定并落地具体的成本优化措施
能够根据实际需要部署适配的 LLM 或其他神经网络模型，在保障效果的前提下优化资源投入与使用成本
深入分析现有业务流程，识别可由 AI 提效的关键环节，提出切实可行的优化方案并推动实施，持续提升游戏研发效率与交付质量
优先资格
具备计算机视觉（CV）或其他相关人工智能领域知识与实践经验者优先
AI 洞察
优缺点分析
优点
- 依托头部游戏项目，能接触到最前沿的AI落地场景与海量数据，技术壁垒高
- 技术栈涵盖LLM、Agent、CV等热门领域，个人技术成长空间极大
- 大厂平台提供完善的资源支持与广阔的职业发展空间，项目履历含金量高
- 游戏研发流程复杂，AI落地需深度结合业务，推动跨部门协作与改变现有工作流的难度较大
- AI技术迭代极快，需持续保持高强度的学习与技术跟进，以应对不断涌现的新模型和新架构
- 适合既懂游戏研发流程，又对大模型和AI Agent有深入实践，且具备较强业务推动能力的复合型技术人才
缺点 / 挑战
暂无明显挑战项
角色解读
- 从AI应用开发工程师向AI技术专家或游戏AI架构师发展，深耕AI+游戏领域
- 未来可主导更大规模的AI赋能游戏研发项目，或转型为AI产品/技术负责人
- 构建游戏研发全流程的AI工作流，将AI技术融入策划、美术、程序等核心环节
- 优化知识管理体系与Agent交互体验，提升工具并行执行效率与上下文注入能力
- 部署和调优LLM及神经网络模型，在保障效果的同时优化资源投入与使用成本
- 熟悉游戏开发全生命周期及AI Agent/LLM技术架构，具备实际落地经验
- 具备大模型部署、成本优化及计算机视觉相关知识，能系统性认知主流Agent产品
- 拥有出色的跨团队协作与业务需求理解能力，能推动AI提效方案落地
申请策略
- 提前体验《火影忍者》手游，了解其核心玩法与研发痛点，面试时能结合具体业务场景提出AI提效的设想
- 重点突出在大型游戏项目中落地AI工具或Agent平台的具体案例及量化收益（如效率提升百分比、成本降低数据）
- 展示对LLM原理的深刻理解及模型部署、微调、成本优化的实际经验
- 强调跨团队协作能力，说明如何准确理解业务需求并推动技术方案落地
- 深入学习主流Agent框架（如LangChain、AutoGen）及RAG技术，提升知识管理体系优化能力
- 补充计算机视觉（CV）在游戏美术资产生成中的应用知识，拓宽AI技术栈
面试指南
- 采用STAR法则回答项目经验，重点突出“业务痛点-技术方案-量化结果”的完整闭环
- 对于技术原理问题，结合具体场景（如游戏美术生成、代码辅助）阐述落地细节与权衡过程
- 请分享一个你主导落地的AI Agent项目，具体解决了什么业务痛点？量化收益如何？
- 在部署LLM时，你是如何平衡模型效果与推理成本的？
- 游戏研发流程中，你认为哪个环节最适合引入AI提效？为什么？
- 如何优化Agent的交互体验和工具输出压缩？
- 复习大语言模型基础原理、Agent架构设计及RAG技术，准备应对底层技术细节的追问
- 了解当前游戏行业AI应用的最新案例（如AI NPC、AI美术生成），建立对行业趋势的宏观认知
职位点评
薪资福利85
成长发展90
工作生活60
使命价值75
薪资福利
85较高
该岗位属于高门槛复合型技术岗，薪资竞争力强，且企业福利体系完善。
薪资信号未披露（AI估算：2.5千–5万/月）
成长发展
90较高
岗位涉及LLM、Agent等前沿AI技术，且应用于核心游戏研发流程，技术成长空间极大。
技术前沿前沿/新兴技术
技术栈AI Agent、LLM、大语言模型、计算机视觉、神经网络模型
业务类型ambiguous
工作生活
60中等
JD未明确提及工作模式与加班情况，但作为核心研发岗，工作节奏可能较快。
工作模式未明确
办公地点科技园/产业园
加班情况未提及（无法判断）
使命价值
75中等
将前沿AI技术应用于国民级游戏IP，具有较高的行业影响力和技术成就感。
行业发展高速增长赛道
社会影响中性/一般
创新程度积极采用新技术
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