莉莉丝
机器学习算法工程师
机器学习算法工程师
发布于 大约 9 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
Go
大模型
数据Pipeline
机器学习
游戏业务
值不值得投
72综合评分
综合评分 72
大型游戏公司，前沿技术栈，薪资面议，WLB一般。
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
40K
与机器学习工程中位数基本持平
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 430 个在招
市场机会
选择面较广
上海 · 机器学习工程 · 约 360 个在招
职位详情
关于这个职位
作为莉莉丝的机器学习算法工程师，你将深入游戏业务，负责从问题定义、建模到模型部署与迭代的全流程工作
你将参与构建数据Pipeline和ML工程，并基于大模型开发游戏业务Agent，推动AI在游戏场景中的落地应用
该职位要求扎实的数学与编程基础，并熟练使用AI编程工具，适合热爱游戏、追求技术创新的算法人才
最低要求
掌握机器学习基础，理解常见模型的假设与适用边界，有独立训练调优经验
数学基础扎实（线性代数、概率统计、最优化），能将推导落到代码与实验
有数据意识，建模前先分析数据来源、质量与指标口径
Python 熟练，掌握至少一门 C++ / Go / Java / Rust
熟悉 Linux、Git、SQL，有测试与代码维护习惯
独立完成过至少一个从需求到可用成果的完整项目，代码可查阅
熟练使用 Claude Code、Cursor 等 AI 编程工具，并能审查、验证其生成的代码
技术文档与实验报告条理清晰、逻辑严谨
工作职责
承接游戏业务需求，完成问题定义、方案设计与建模任务拆解
负责数据处理、特征构建、模型训练调优与效果验证
负责模型服务化部署、监控与迭代，保障可复现、可回滚
参与数据 Pipeline、训练 / 推理链路等 ML 工程建设
基于大模型开发业务 Agent：工具调用、工作流编排、评测与效果评估
优先资格
有自主定义问题并完成交付的项目经历
实习中有模型或服务的上线与效果跟踪经验
有 GitHub 项目或开源贡献
有大模型 / Agent 应用开发经验
有 CSP / NOI / ICPC 等算法竞赛奖项
热爱游戏，了解游戏业务
AI 洞察
优缺点分析
优点
- 莉莉丝作为大型游戏公司，业务稳定，技术投入大，平台优势明显
- 岗位涉及大模型、Agent等前沿技术，技术栈新，成长空间大
- 游戏业务需求复杂，算法落地难度高，需要较强的业务理解能力
- 岗位要求高，需要同时掌握传统机器学习与大模型技术，技术广度要求高
- 适合热爱游戏、技术扎实、对算法落地有热情的机器学习工程师
缺点 / 挑战
- 薪资水平较高，福利待遇好，公司文化可能较为开放
- 可能面临较大的工作压力，需要快速迭代和交付
角色解读
- 在技术深度上，可向机器学习专家或大模型算法专家方向发展，深入模型优化与创新
- 在业务广度上，可向技术负责人或架构师方向发展，负责更复杂的ML系统设计与团队管理
- 在游戏行业，可向游戏AI技术专家或技术总监方向发展，推动AI在游戏中的创新应用
- 负责游戏业务中的算法需求，从问题定义到模型设计、训练与调优，确保模型效果
- 参与数据Pipeline和ML工程的建设，包括数据处理、特征构建、模型服务化部署与监控
- 基于大模型开发业务Agent，涉及工具调用、工作流编排、评测与效果评估
- 与游戏业务团队紧密合作，理解业务需求，将算法落地到实际游戏场景
- 扎实的机器学习基础，熟悉常见模型原理与适用边界，具备独立训练调优经验
- 数学基础扎实，包括线性代数、概率统计、最优化，并能将理论推导转化为代码
- 熟练使用Python，掌握至少一门C++/Go/Java/Rust，熟悉Linux、Git、SQL
- 熟练使用Claude Code、Cursor等AI编程工具，并能审查和验证其生成的代码
申请策略
- 在简历中展示对游戏的热爱，如游戏经历、游戏相关项目
- 关注莉莉丝的技术博客或开源项目，了解其技术栈
- 突出机器学习项目经验，尤其是从需求到落地的完整项目，展示独立解决问题的能力
- 强调数学基础，如线性代数、概率统计等，可列出相关课程或竞赛成绩
- 展示AI编程工具的使用经验，如Claude Code、Cursor，并说明如何审查其代码
- 如有大模型或Agent开发经验，务必重点突出
- 补充大模型、Agent开发相关技能，如LangChain、RAG等
- 提升代码工程能力，如代码审查、测试、维护
面试指南
- 针对项目介绍，采用STAR法则，突出你的角色、技术难点和成果
- 针对大模型应用，结合具体场景，说明技术选型、实现方案和效果评估
- 针对AI编程工具，强调你的使用流程，如需求分析、代码审查、测试验证
- 请介绍一个你独立完成的机器学习项目，从问题定义到落地
- 你如何理解大模型在游戏业务中的应用？请举例说明
- 你如何使用AI编程工具？如何保证其生成代码的质量？
- 你如何设计一个推荐系统或预测模型？请描述你的思路
- 你对游戏业务有哪些了解？如何将算法应用到游戏场景？
职位点评
薪资福利75
成长发展85
工作生活50
使命价值70
薪资福利
75中等
该职位薪资水平较高，公司为大型游戏公司，福利待遇较好，但JD未明确薪资范围，需面议。
薪资信号面议 (30K-50K/月)
成长发展
85较高
岗位涉及大模型、Agent等前沿技术，技术栈新，成长空间大，且公司为大型游戏公司，技术投入多。
技术前沿前沿/新兴技术
技术栈机器学习、大模型、Agent、Python、C++、Go、Java、Rust、Claude Code、Cursor
业务类型profit_center
工作生活
50较低
工作地点为上海，需现场办公，未提及弹性工作或远程，游戏行业可能加班。
工作模式仅现场办公
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
70中等
游戏行业属于稳定成熟行业，但岗位涉及前沿技术，有一定创新性，社会影响力中性。
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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