米哈游
资深Agent研发工程师（游戏发行）
资深Agent研发工程师（游戏发行）
发布于 大约 12 小时前普通员工/个人贡献者
全职员工仅现场办公机器学习工程
机器学习工程
Ai工作流
Api集成
Llm Agent
Prompt工程
Rag
数据处理
机器学习
游戏发行
值不值得投
73综合评分
综合评分 73
资深AI工程师岗位，技术前沿、成长空间大，但工作模式未明、可能压力较高。
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
23K
比机器学习工程中位数低
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 · 其中机器学习工程 5 个
市场机会
选择面较广
上海 · 机器学习工程 · 约 350 个在招
职位详情
关于这个职位
这个职位是米哈游游戏发行部门的资深AI工程师，负责构建和优化基于LLM Agent的AI工作流，推动业务从AI辅助向AI-Native转型，确保AI解决方案在游戏发行场景中落地并产生可衡量的业务价值
最低要求
-10 年工作经验，在至少一个业务或技术领域具备专家级实力，工程能力扎实，有 AI 改造既有业务场景的实践经验
能独立端到端交付生产级服务，具备在复杂组织中推进项目落地的能力，服务意识强，抗压能力强
熟悉 Agent 平台架构设计，包括记忆系统、上下文管理、编排规划及 Agent 评测体系构建
热爱米哈游的游戏与产品，认同 AI-Native的技术理念
工作职责
进驻项目现场，与项目组成员共同梳理并构建 AI 工作流，设计从数据输入到 AI 输出的完整链路，包括 LLM Agent 编排、RAG 架构设计、数据处理 Pipeline 与 API 集成方案
完成从原型验证（PoC）到生产环境（Production）的全流程推进，确保 AI 工作流在实际业务中稳定运行并产生可衡量的业务结果
协助项目组设计 AI 治理机制，将 AI 工作流嵌入日常业务流程，推动组织从"AI 辅助"向"AI-Native"演进
包括知识库运营、Agent 编排规范与效果评估体系建设
在交付过程中识别不同业务场景的共性需求，将可复用的 Agent 能力、工作流模板、Prompt 工程方案及工具链沉淀为标准化最佳实践
深入游戏发行业务场景，快速理解具体业务诉求并转化为可落地的 AI 解决方案
AI 洞察
优缺点分析
优点
- 技术前沿，涉及LLM Agent和RAG等新兴技术
- 公司平台大，资源充足，能接触大规模业务场景
- 推动AI-Native转型，有创新空间和成长机会
- 从原型到生产的全流程交付，对工程和项目管理能力要求高
- 适合有丰富AI工程经验、热爱游戏行业、愿意深入业务场景并推动技术落地的资深工程师
缺点 / 挑战
- 项目现场工作，可能需要适应快速变化和高压力环境
- 需要深入理解游戏发行业务，跨领域挑战大
角色解读
- 在AI工程领域深耕，成为AI架构师或技术专家
- 向技术管理方向发展，领导AI团队或项目
- 在游戏与AI交叉领域积累专业优势
- 负责构建和优化游戏发行场景下的AI工作流，设计LLM Agent编排和RAG架构
- 从原型到生产环境全流程推进AI解决方案落地，确保业务结果
- 推动组织AI-Native转型，设计AI治理机制和最佳实践沉淀
- 具备5-10年AI工程经验，能独立交付生产级服务
- 熟悉Agent平台架构，包括记忆系统、上下文管理和评测体系
- 拥有AI改造业务场景的实践经验，抗压能力强
申请策略
- 研究米哈游的游戏产品和AI战略，在面试中展示相关见解
- 准备AI工作流设计和治理机制的具体案例
- 关注游戏发行行业的AI应用趋势
- 突出5-10年AI工程经验，特别是Agent和RAG相关项目
- 展示端到端交付生产级服务的能力和案例
- 强调在复杂组织中推进项目落地的沟通和抗压能力
- 体现对米哈游游戏和AI-Native理念的认同
- 深入学习LLM Agent架构和RAG设计
面试指南
- 使用STAR法则（情境、任务、行动、结果）描述经验
- 强调系统性思维和工程化方法
- 结合具体业务场景说明AI解决方案的价值
- 请描述你过去设计和实现AI工作流的经验
- 如何确保AI工作流在生产环境中稳定运行？
- 你对AI-Native转型有什么理解？
- 在复杂组织中推进AI项目落地，你遇到哪些挑战？如何解决？
- 你对游戏发行场景下的AI应用有什么看法？
职位点评
薪资福利70
成长发展85
工作生活60
使命价值75
薪资福利
70中等
该职位提供市场水准的薪资和超大型企业的稳定性，但未提及具体福利。
薪资信号未披露（AI估算：15K-30K/月）
成长发展
85较高
涉及前沿AI技术如LLM Agent和RAG，有推动AI-Native转型的机会，技术成长空间大。
技术前沿前沿/新兴技术
技术栈LLM Agent、RAG、AI工作流、Prompt工程
业务类型ambiguous
工作生活
60中等
工作模式未明确，但需要进驻项目现场，可能面临较高工作压力和加班。
工作模式未明确
办公地点市区核心地段
加班情况未提及（无法判断）
使命价值
75中等
在游戏行业应用AI技术，有正向社会影响，推动AI-Native演进具有创新性。
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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