网易
AI游戏服务器工程师
AI游戏服务器工程师
发布于 4 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
Agent框架
Langgraph
分布式消息队列
向量数据库
大语言模型
智能体应用
值不值得投
79综合评分
综合评分 79
网易雷火AI前沿岗，大模型Agent技术栈极具含金量，业务落地空间大，适合追求技术突破的开发者。
从薪资福利、成长空间、工作节奏和岗位方向综合评估，方便横向比较。
薪资怎么样
3.5万
比游戏开发中位数高
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 2680 个在招 · 其中游戏开发 85 个
市场机会
选择适中
杭州 · 游戏开发 · 49 个在招
职位详情
关于这个职位
该职位主要负责基于Agent框架设计并实现游戏AI智能体应用，结合业务场景进行模块研发与落地
你需要探索Agent运行引擎，优化框架性能与稳定性，推动AI技术在游戏业务中的创新应用
最低要求
计算机及相关专业，本科以上学历，有Agent开发相关经验
熟练应用数据存储相关的中间件，包括关系型数据库(MySQL/PostgreSQL)和NoSQL数据库(MongoDB/Redis/Elasticsearch)、向量数据库，以及分布式消息队列
对大模型，Agent框架有较深理解和应用经验，熟悉LangChain/LangGraph等Agent框架，并实际参与过1个以上智能体系统开发
具有较强的探索学习以及分析解决问题的能力，良好的沟通、协作与推动能力，以及一定的抗压能力
工作职责
基于Agent框架设计并实现游戏AI的智能体应用工程开发与持续优化迭代
结合业务场景负责 Agent相关模块的设计与研发落地应用
探索Agent运行引擎（推理、感知、记忆等），关注AI智能体在游戏业务中的应用场景，并不断优化Agents框架的性能，提升Agents框架的稳定性和易用性
优先资格
在人工智能的顶级会议(如：ICLR、NeurIPS、ICML、ACL等）上发表过论文（一作）
有大语言模型Pre-training、Post-training及Agent框架的研究或实践经验
参与过开源Agent项目或有过复杂业务场景的Agent落地经验
有AI Native 游戏上线经验
AI 洞察
优缺点分析
优点
- 接触大模型与Agent等前沿AI技术，技术栈极具前瞻性和竞争力
- 依托网易雷火事业群的游戏业务场景，有丰富的落地机会和业务数据支撑
- 平台大、资源多，有利于积累大型复杂系统开发与AI落地的实战经验
- AI技术在游戏场景的落地仍处于探索期，可能面临技术不确定性和试错成本
- 适合对AI大模型和Agent技术有浓厚兴趣，具备扎实后端开发基础，且希望在游戏行业探索AI创新应用的技术人才
缺点 / 挑战
- 游戏行业节奏较快，且涉及底层引擎优化，对个人的抗压能力和技术深度要求较高
角色解读
- 从AI游戏服务器工程师向AI技术专家或AI游戏架构师方向发展
- 深入大模型与Agent前沿技术，成为游戏AI领域的领军人才
- 有机会主导AI Native游戏项目的研发，向AI游戏制作人技术方向转型
- 基于Agent框架设计并开发游戏AI智能体应用，推动AI技术在游戏场景中的落地
- 探索和优化Agent运行引擎（如推理、感知、记忆模块），提升框架的性能与稳定性
- 结合具体游戏业务场景，负责Agent相关模块的架构设计与工程实现
- 精通大模型及Agent框架（如LangChain/LangGraph），具备智能体系统实际开发经验
- 熟练掌握各类数据库（MySQL/Redis/MongoDB/向量数据库）及分布式消息队列等中间件
- 具备扎实的计算机基础，拥有较强的问题分析与解决能力，以及良好的团队协作能力
申请策略
- 了解网易雷火旗下游戏产品（如《逆水寒》《永劫无间》等）的AI应用现状，面试时结合具体产品提出Agent应用构想
- 重点突出在LangChain/LangGraph等Agent框架的实际项目经验及落地成果
- 展示对各类数据库及分布式中间件的熟练应用能力，体现扎实的后端工程基础
- 若有顶会论文、开源Agent项目贡献或AI Native游戏上线经验，务必在简历中显著标明
- 深入学习大模型Pre-training/Post-training原理及最新Agent框架（如LangGraph）的高级特性
- 补充向量数据库（如Milvus）和分布式消息队列的底层原理与调优经验
面试指南
- 采用STAR法则（情境、任务、行动、结果）来描述项目经验，重点突出技术选型、难点攻克和最终业务收益
- 在回答技术原理和框架对比时，结合具体代码实现或架构图进行讲解，展现技术深度
- 请详细介绍你参与过的一个智能体系统开发项目，你在其中负责了哪些模块？遇到了什么技术难点？
- 在优化Agent运行引擎（推理、感知、记忆）时，你是如何提升框架性能和稳定性的？
- LangChain和LangGraph有什么区别？在实际项目中你是如何选择和使用的？
- 针对游戏业务场景，你认为Agent技术可以解决哪些具体痛点？请设计一个应用方案
- 复习大模型基础原理、Agent核心概念（如ReAct、Plan-and-Solve）及主流框架的源码
- 准备1-2个自己主导的Agent落地案例，深入思考其中的架构设计、性能瓶颈及优化方案
职位点评
薪资福利85
成长发展92
工作生活50
使命价值80
薪资福利
85较高
网易作为头部游戏公司，提供具有市场竞争力的薪资和完善的福利体系，整体薪酬回报丰厚。
薪资信号未披露（AI估算：2.5千–4.5万/月）
成长发展
92较高
岗位聚焦大模型与Agent前沿技术，且鼓励探索AI Native游戏，技术成长空间极大。
技术前沿前沿/新兴技术
技术栈Agent框架、大语言模型、LangChain、LangGraph、向量数据库、Pre-training、Post-training
成长机会探索Agent运行引擎、持续优化迭代
业务类型profit_center
工作生活
50较低
JD未明确提及工作模式与WLB，但游戏行业及AI探索岗通常节奏较快，可能存在一定加班。
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
80较高
推动AI技术在游戏领域的创新应用，探索AI Native游戏，具有较强的技术使命感与行业前瞻性。
行业发展高速增长赛道
社会影响中性/一般
使命信号探索Agent运行引擎、关注AI智能体在游戏业务中的应用场景
创新程度开拓性创新（行业首创）
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