AI算法实习生（27届实习）

优缺点分析

角色解读

• 从实习中积累游戏AI落地经验，可转向全职AI算法工程师
• 深耕多模态生成、LLM Agent等方向，成为领域专家
• 可往技术管理或架构师方向发展，负责AI产品整体设计
• 将前沿AI算法应用于游戏场景，如多模态内容生成、智能对话Agent、强化学习等
• 参与大模型的评估、微调与优化，提升模型在游戏内或开发工具中的效果
• 跟踪最新学术进展，提出创新想法并实验验证，推动算法落地
• 扎实的生成式算法理论基础，熟悉主流生成式模型（如扩散模型、GAN）和跨模态表征
• 掌握大模型微调方法（如LoRA、Prompt Tuning）及相关工具
• 具备良好的编程能力（Python、PyTorch等）和实验分析能力

申请策略

• 提前了解巨人网络旗下游戏产品及AI应用方向，面试中展现兴趣与匹配度
• 准备一段代码或项目演示，展示实际动手能力
• 突出LLM、多模态或生成式模型相关项目经历，包括模型设计、训练、调优细节
• 列举竞赛成绩、论文发表或开源贡献，证明研究能力
• 强调游戏相关经验（如游戏AI、内容生成）或对游戏的理解
• 补充强化学习、Agent或RAG相关技术知识，拓展技术栈
• 熟悉主流大模型框架（如Hugging Face Transformers、DeepSpeed）的实践

面试指南

• STAR法则：情境-任务-行动-结果，清晰描述项目背景、个人贡献及成果
• 技术问题需从原理出发，结合实践经验，对比不同方法的优劣
• 开放性问题可展示对游戏行业的理解及创新思维，不必只追求标准答案
• 请介绍一个你参与过的生成式模型项目，包括技术挑战和解决方案
• 如何对大语言模型进行微调？LoRA的原理是什么？
• 在游戏场景中，如何评估一个AI生成内容的效果？
• 你如何看待多模态模型在游戏中的应用前景？
• 介绍一下你熟悉的强化学习算法及其适用场景