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        "job_title": "腾讯游戏-UE引擎高级Agent开发工程师",
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        "company_description": "腾讯是一家互联网和科技公司，业务覆盖通信与社交、数字内容、游戏、金融科技、企业服务、云计算与人工智能等方向。"
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        "language": "未披露",AI生成
        "visa_support": "未披露",
        "responsibilities": "1.负责 UE 场景下 Agent 工作流设计与落地：需求理解、任务拆解、工具调用、结果验证、失败修复与回滚；\r\n2.负责 LLM 与 UE 工程桥接能力建设：代码生成/补丁、蓝图与资产分析、运行日志诊断、规则校验；\r\n3.设计并实现研发质量门禁：静态检查、编译检查、PIE 冒烟验证、关键日志契约、风险提示机制；\r\n4.建设多 Agent/多工具编排体系：任务路由、上下文检索、结构化工件输出、可追踪审计链路；\r\n5.推动 AI 功能在真实项目中的工程化落地：稳定性、可维护性、可观测性、可回退能力；\r\n6.与客户端、玩法、TA、技术策划协作，沉淀可复用模板、规则库与最佳实践。",
        "requirements_text": "1.具备扎实的 Unreal Engine（UE4/UE5）开发经验，熟悉 C++ 与 Gameplay Framework；\r\n2.熟悉 TypeScript/Python 至少一种，能够开发自动化工具与工程脚本；\r\n3.具备较强工程能力：模块设计、异常处理、代码质量、测试与持续集成意识；\r\n4.具备问题定位与闭环能力：能基于日志/调用链/运行时行为快速定位并修复问题。",
        "skills": [AI生成
            "Python",
            "TypeScript",
            "C++",
            "Unreal"
        ],
        "preferred_qualifications": "1.有 LLM 应用开发经验，理解 Prompt、Tool Use、Agent Workflow、上下文管理等核心机制；\r\n2.有多模态 LLM 实践（文本+图像/视频），能用于游戏资产理解、UI 检查、场景分析与自动化质检；\r\n3.有模型后训练经验（SFT、DPO、RLAIF/偏好学习等），能基于业务数据优化模型在研发任务中的稳定性与可控性；\r\n4.有模型评测与数据闭环经验：任务集构建、自动打分、离线/在线评估、A/B 验证；\r\n5.有多模型协同与推理优化经验（成本/延迟/吞吐/路由）；\r\n6.有游戏 AI 工具链、代码生成平台、蓝图自动化、数据驱动配置经验者优先；\r\n7.了解 Lyra 或同类模块化玩法框架经验者优先。",
        "job_highlights": "未披露"
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    "contact": {
        "recruiter_name": "未披露",
        "contact_methods": [
            {
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                "value": "https://careers.tencent.com/jobdesc.html?postId=2072330805853728768"
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    "fulltext": "腾讯游戏-UE引擎高级Agent开发工程师\n在腾讯，作为一位游戏客户端开发，你始终身处科技前沿，与同样具备满分热情的策划、美术等团队紧密协作，助力新世界的诞生、运作，持续打造极致体验。你可以善用自己的全局观察能力，不断打开技术视野，与靠谱的团队一起做出真正有趣的新事物。\n1.负责 UE 场景下 Agent 工作流设计与落地：需求理解、任务拆解、工具调用、结果验证、失败修复与回滚；\r\n2.负责 LLM 与 UE 工程桥接能力建设：代码生成/补丁、蓝图与资产分析、运行日志诊断、规则校验；\r\n3.设计并实现研发质量门禁：静态检查、编译检查、PIE 冒烟验证、关键日志契约、风险提示机制；\r\n4.建设多 Agent/多工具编排体系：任务路由、上下文检索、结构化工件输出、可追踪审计链路；\r\n5.推动 AI 功能在真实项目中的工程化落地：稳定性、可维护性、可观测性、可回退能力；\r\n6.与客户端、玩法、TA、技术策划协作，沉淀可复用模板、规则库与最佳实践。\n1.具备扎实的 Unreal Engine（UE4/UE5）开发经验，熟悉 C++ 与 Gameplay Framework；\r\n2.熟悉 TypeScript/Python 至少一种，能够开发自动化工具与工程脚本；\r\n3.具备较强工程能力：模块设计、异常处理、代码质量、测试与持续集成意识；\r\n4.具备问题定位与闭环能力：能基于日志/调用链/运行时行为快速定位并修复问题。\n1.有 LLM 应用开发经验，理解 Prompt、Tool Use、Agent Workflow、上下文管理等核心机制；\r\n2.有多模态 LLM 实践（文本+图像/视频），能用于游戏资产理解、UI 检查、场景分析与自动化质检；\r\n3.有模型后训练经验（SFT、DPO、RLAIF/偏好学习等），能基于业务数据优化模型在研发任务中的稳定性与可控性；\r\n4.有模型评测与数据闭环经验：任务集构建、自动打分、离线/在线评估、A/B 验证；\r\n5.有多模型协同与推理优化经验（成本/延迟/吞吐/路由）；\r\n6.有游戏 AI 工具链、代码生成平台、蓝图自动化、数据驱动配置经验者优先；\r\n7.了解 Lyra 或同类模块化玩法框架经验者优先。",
    "standard_classification": {
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        "std_category_status": null,
        "std_taxonomy_version": "20261104"
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