波克城市
算法工程师
算法工程师
发布于 2 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
Ab实验
Ai Agent
Aws Lambda
Sagemaker
实时决策
数据治理
机器学习
特征工程
值不值得投
76综合评分
综合评分 76
核心变现链路、技术栈前沿、业务导向强，适合追求技术成长与商业价值的资深算法人才。
从薪资福利、成长发展、工作生活和使命价值四个维度综合评估，方便横向比较。
薪资怎么样
4.8万
比机器学习工程中位数高
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 560 个在招
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
该职位负责基于用户实时行为数据设计低延迟决策链路，以提升游戏产品的用户留存与付费转化
你需要搭建从事件采集到效果反馈的实时特征数据闭环，并主导AB实验平台建设与AI工具提效探索
最低要求
年以上机器学习/算法工程实战经验，有完整落地过实时或近实时决策系统
熟悉至少一种流处理框架（Kafka/Kinesis/Flink 等）和低延迟服务部署经验（Lambda、SageMaker 或同类云服务）
扎实的建模基础，能够独立完成系统设计：从数据流架构到模型部署到效果监控
工作职责
基于用户实时行为数据，设计低延迟决策链路，提升用户留存与付费转化
设计和治理适配实时算法消费的特征数据体系，推动埋点及 SDK 改造，满足实时算法对数据时效性和质量的要求，搭建从事件采集， 特征计算 ， 模型推理， 决策策略，效果反馈的完整闭环
参与/主导AB实验平台的分流机制、统计引擎与监控体系建设
探索用 AI加速特征假设生成、bad case 分析、实验报告撰写等离线环节，提升团队整体迭代效率
优先资格
具备AI工具/AI Agent的实际应用经验者优先，能将其融入日常工作流程提升效率与交付质量
具备数据治理能力，能针对实时算法场景设计数据采集、清洗、特征加工方案
有参与客户端 / 服务端 SDK 改造（为满足实时特征采集需求）经验者优先
有AB实验平台（分流引擎、统计引擎）搭建或核心参与经验优先
AI 洞察
优缺点分析
优点
- 身处公司核心变现链路，业务价值高，算法效果能直接体现在营收与用户增长上
- 技术栈前沿且全面，涵盖实时计算、大模型Agent应用及AB实验平台，技术壁垒深
- 实时系统对低延迟和高可用性要求极高，线上问题排查与系统调优的难度较大
- 需要跨团队推动埋点及SDK改造，沟通成本高，对工程推进与跨部门协作能力要求高
缺点 / 挑战
- 具备扎实工程能力与算法基础，对实时数据流和商业化变现有浓厚兴趣，且能承受一定业务压力的资深算法人才
角色解读
- 可向实时算法架构师或算法团队技术负责人方向发展，掌控核心业务链路的技术演进
- 在AI Agent与商业化决策深度结合的领域积累稀缺经验，成为业务赋能型算法专家
- 设计低延迟实时决策链路，直接优化游戏产品的用户留存与付费转化等核心商业指标
- 搭建从事件采集、特征计算到模型推理的实时数据闭环，并推动底层埋点与SDK改造
- 主导AB实验平台建设，并探索AI Agent在离线数据分析与报告生成中的提效应用
- 具备扎实的机器学习建模基础与系统架构设计能力，能独立负责从数据流到模型部署的全链路
- 精通Kafka/Flink等流处理框架，拥有低延迟云服务（如Lambda/SageMaker）部署与调优经验
- 熟悉数据治理、SDK改造及AB实验平台（分流与统计引擎）的底层机制与搭建方法
申请策略
- 深入了解波克城市的核心游戏产品及其商业化模式，思考实时算法如何具体提升玩家留存与付费
- 突出实时/近实时决策系统的完整落地经验，量化低延迟指标与业务收益（如转化率提升）
- 展示流处理框架及低延迟服务部署的具体项目成果，体现系统架构设计与调优能力
- 强调AB实验平台建设或AI工具/AI Agent提效的实际案例，展现工程化与前沿技术探索能力
- 深入学习Flink/Kafka等流处理框架的底层原理、状态管理及数据倾斜处理方案
- 了解主流AI Agent框架（如LangChain）及其在数据分析、自动化报告生成中的落地场景
面试指南
- 采用STAR法则结合系统架构图进行讲解，突出‘业务指标导向’和‘工程落地细节’
- 对比不同技术选型的优劣，说明在特定业务场景下做出该选择的权衡过程（Trade-off）
- 如何设计一个低延迟的实时特征计算与决策链路？请画出系统架构并说明关键组件
- 在AB实验平台中，如何设计分流机制以保证统计的准确性与正交性？
- 遇到实时数据流延迟或数据倾斜问题时，你的排查和解决思路是什么？
- 如何将AI Agent应用到算法团队的离线工作流中？请分享一个具体的落地思路
- 复习实时计算（Flink/Kafka）的核心概念、状态后端及Exactly-Once语义
- 准备1-2个自己主导的从0到1的实时算法或AB实验平台项目案例，梳理其中的技术难点与解决方案
职位点评
薪资福利85
成长发展88
工作生活50
使命价值70
薪资福利
85较高
岗位属于核心变现链路，对资深算法人才薪资竞争力强，但JD未明确披露具体薪资与福利细节。
薪资信号未披露（AI估算：3.5千–6万/月）
成长发展
88较高
涉及实时决策、AI Agent应用及AB实验平台等前沿技术方向，技术成长空间大。
技术前沿前沿/新兴技术
技术栈机器学习、Kafka、Flink、Lambda、SageMaker、AI Agent、AB实验
业务类型profit_center
工作生活
50较低
JD未提及工作模式与WLB相关信息，游戏行业实时算法岗通常面临一定的线上稳定性压力。
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
70中等
游戏行业的商业化算法岗，社会价值体现一般，但属于公司核心盈利部门，业务稳定性与成就感较强。
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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