米哈游
AI 应用工程师 — 舆情审核方向
AI 应用工程师 — 舆情审核方向
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人工智能
人工智能
Llm
Rag
内容安全
系统设计
舆情分析
值不值得投
69综合评分
综合评分 69
AI技术落地岗位，技术前沿成长性好，但工作地点固定且WLB不明确。
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
2.8万
比人工智能中位数低
发布情况
新岗位 · 今天发布
公司情况
这家公司招聘很活跃
约 920 个在招 · 其中人工智能 4 个
市场机会
选择面较广
上海 · 人工智能 · 约 260 个在招
职位详情
关于这个职位
该职位负责主导AI/Agent技术在游戏内容审核和舆情业务中的场景化落地，通过AI驱动或AI提效的方式实现审核降本增效
工作涉及审核能力标准化接入、Agent能力研发、舆情监控自动化、效果评测迭代等，旨在提升审核准确性与响应时效
最低要求
本科及以上学历，计算机及相关专业，3–5 年研发经验，熟练掌握 Golang、Java等一门后端语言，具备扎实的计算机基础与系统设计能力
具备 Agent 应用生产落地经验，熟练掌握至少一种主流 Agent 开发框架，深入理解任务规划、工具调用、上下文工程与记忆管理，具备复杂任务编排或多 Agent 协作的设计与实现经验
具备生产环境下的 RAG 系统建设与持续优化经验，掌握 Embedding、混合检索与重排序，能够围绕真实业务数据优化知识召回、回答准确性与系统性能
具备 LLM / Agent 评测与调优经验，能够构建业务评测集、定位效果瓶颈，通过模型选型、提示词优化与调用链路调优，提升任务成功率，平衡效果、时延与成本
熟悉内容安全/审核相关业务场景（文本分类、多模态内容识别、风控知识库、违规内容判黑模型、人工审核工具/人机协同流程），有内容安全、舆情监测或风控系统相关项目经验优先
具备良好的学习能力和问题解决能力，对 AI 技术、内容合规政策保持持续关注
工作职责
面向游戏内容审核与舆情业务，主导 AI/Agent 技术的场景化落地，以 AI 驱动或 AI 提效的方式实现审核降本增效
负责各游戏业务线的日常审核能力标准化接入，提供可复用的 AI 审核方案，降低业务接入与维护成本
主导审核 Agent 能力研发，逐步替换现有小模型审核方案，提升审核准确率与场景覆盖，降低模型训练、标注与算力成本
建设游戏泄密内容全网监控与打击能力，并推动游戏舆情工作（风险预警、预案整理、全网监控、历史数据沉淀、趋势推测）的 AI 自动化，提升响应时效与前置介入能力
建设审核效果评测与迭代闭环，围绕准确率、误杀率、转人审率、单位成本等指标持续调优 Prompt / 策略 / 模型选型，保障线上审核质量可量化、可回归
建设面向审核研发与运营的 AI 提效工具（如 MCP 工具链、配置自动化、问题排查助手），降低平台配置、联调与线上排障成本
建设游戏舆情 AI 分析能力，覆盖多源内容理解、风险苗头发现、事件聚合、传播追踪、风险研判与预警，支持舆情报告和处置预案辅助生成，提升前置识别与人机协同效率
优先资格
有内容安全判黑模型、舆情预警系统相关项目落地经验
有全网信息监控/爬虫采集、泄密线索识别相关经验
有舆情数据沉淀与趋势预测建模相关经验
有大规模 UGC 平台审核系统稳定性与准确率优化经验
AI 洞察
优缺点分析
优点
- 技术栈前沿，涉及Agent、LLM等AI核心技术，技能积累价值高
- 业务影响大，直接驱动审核效率提升和成本降低，成果可见性强
- 技术难度高，需平衡AI审核的效果、时延与成本，对优化能力要求严格
- 内容安全政策变化快，需持续学习更新技术以适应合规要求
- 适合有AI应用落地经验、熟悉内容安全场景、喜欢解决复杂技术问题并追求技术深度的工程师
缺点 / 挑战
- 在超大型游戏企业平台，有机会接触复杂业务场景和技术挑战
- 业务复杂，涉及多游戏线和全网舆情监控，维护与迭代压力较大
角色解读
- 向AI架构师或技术专家发展，深耕内容安全AI技术，成为领域权威
- 转向技术管理岗位，带领团队负责更复杂的AI系统与业务落地
- 跨领域扩展，如游戏安全、数据智能或更广泛的AI应用方向
- 主导AI/Agent技术在游戏内容审核和舆情业务中的场景化落地，实现审核降本增效
- 负责审核能力标准化接入和Agent能力研发，替换旧有方案以提升准确率与覆盖
- 建设舆情AI分析能力，推动风险预警、传播追踪等自动化，提升响应时效
- 构建评测与迭代闭环，优化Prompt/策略/模型，保障审核质量可量化
- 掌握Golang/Java等后端语言，具备扎实的计算机基础与系统设计能力
- 熟悉Agent开发框架，理解任务规划、工具调用与多Agent协作
- 具备RAG系统建设与优化经验，掌握Embedding、混合检索与重排序
- 了解内容安全/审核业务场景，有舆情监测或风控系统项目经验优先
申请策略
- 研究米哈游的游戏产品和内容安全需求，理解业务上下文
- 准备面试时，思考如何将AI技术具体应用于审核或舆情场景，并准备案例
- 突出Agent、RAG、LLM相关项目经验，量化成果如准确率提升、成本降低百分比
- 强调内容安全或舆情监测业务背景，展示对审核场景的理解和解决方案
- 展示后端系统设计和大规模数据处理能力，突出工程化落地经验
- 深入学习Agent框架和LLM调优技术，跟进最新AI工具链进展
- 了解游戏内容审核和舆情监测的行业最佳实践与常见挑战
- 提升系统性能优化和成本控制能力，关注AI模型在生产环境的部署调优
面试指南
- 使用STAR法则（情境、任务、行动、结果）结构化描述项目经验
- 从系统架构、算法选择、评测指标、迭代优化等方面阐述技术方案
- 结合业务指标（如准确率、成本）和实际案例说明AI应用的价值
- 请描述一个你主导的Agent应用落地项目，如何解决业务问题并衡量效果？
- 在生产环境中，如何设计和优化RAG系统以提升内容审核的准确性？
- 对于游戏舆情监控，如何利用AI实现风险预警和传播追踪？请举例说明
- 如何平衡AI审核系统的效果、时延和成本？你有哪些调优经验？
- 你对内容安全领域的AI技术发展趋势有何看法？
职位点评
薪资福利70
成长发展85
工作生活50
使命价值65
薪资福利
70中等
薪资信号未披露，但基于超大型企业和上海市场，预计薪资有竞争力，具体需咨询HR确认。
薪资信号未披露（AI估算：2千–3.5万/月）
成长发展
85较高
技术栈涉及Agent、LLM等前沿AI技术，岗位核心是技术落地与优化，技能成长空间较大。
技术前沿前沿/新兴技术
技术栈Golang、Java、Agent、RAG、LLM、Embedding
业务类型cost_center
工作生活
50较低
JD未明确办公模式和WLB信号，工作地点在上海，可能需现场办公，灵活性有限。
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
65中等
游戏行业稳定成熟，AI应用在内容审核领域有创新性，但社会影响力一般，主要服务于业务运营。
行业发展稳定成熟行业
社会影响中性/一般
创新程度积极采用新技术
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