主分类:大模型与生成式算法研发
来源 JD 数据(旧分类保留,当前主分类见上方)
{
"schema_version": "via_ai_product_manager_jobs_v1",
"data_type": "ai_product_manager_jobs",
"job": {
"job_title": "混元游戏生成算法工程师(北京/深圳/上海)",
"job_level": "未披露",AI生成
"work_category": "全职",AI生成
"department": "TEG",
"location": "北京",
"work_mode": "未披露",AI生成
"job_category": "技术"AI生成
},
"company": {
"company_name": "腾讯",
"company_industry": "互联网 / 科技 / 人工智能",
"company_size": "10000人以上",
"company_website": "tencent.com",
"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。"
},
"compensation": {
"salary_range": {
"min": "",
"max": "",
"currency": "未披露",
"cycle": "未披露"
},
"benefits": "未披露"
},
"requirements": {
"working_years": 1,
"degree": "计算机、人工智能、自动化、数学等相关专业硕士及以上学历",
"language": "未披露",AI生成
"visa_support": "未披露",
"responsibilities": "1.负责混元大模型游戏生成与理解能力的提升,从零到一构建高质量、可运行、可玩的游戏,持续探索大模型在游戏创作场景的能力边界;\r\n2.主导多轮长程游戏迭代、程序化游戏内容生成(PCG)、游戏资产调度等关键技术的攻坚,沉淀可扩展、可复用的游戏生成技术体系;\r\n3.覆盖从游戏生成 → 代码调优 → 交互优化的游戏开发全周期,端到端提升生成游戏的质量、可玩性与稳定性,充分释放基础模型的生成力;\r\n4.搭建游戏生成的评测体系与数据闭环,以量化指标驱动模型与生成流水线的持续迭代;\r\n5.与算法、工程、产品等团队紧密协作,推动游戏生成能力的产品化落地与应用验证。",
"requirements_text": "1.计算机、人工智能、自动化、数学等相关专业硕士及以上学历,1年及以上大模型 / AI 相关研发经验;\r\n2.具备扎实的深度学习与大模型基础,熟悉 Transformer、LLM、多模态生成、RL / RLHF 等主流技术,有大模型微调(SFT / RLHF)或 Agent 的工程落地经验;\r\n3.熟练掌握 Python 与主流深度学习框架(PyTorch 等),具备较强的工程实现、性能调优与系统化落地能力;\r\n4.对游戏开发全流程有基本理解(游戏引擎、程序化内容生成、渲染 / 交互),能独立完成从算法到可运行系统的闭环;\r\n5.对 Gaming 感兴趣者优先,有游戏开发、游戏 AI、程序化内容生成(PCG)、游戏引擎使用经验者优先。",
"skills": [AI生成
"Python",
"PyTorch",
"深度学习",
"模型微调",
"性能调优",
"渲染",
"大语言模型"
],
"preferred_qualifications": "1.在 Agent 领域有代表性工作 / 实习经验 / 开源项目者优先(如 LLM Agent、多智能体协作、工具调用、RAG、环境交互等方向);\r\n2.在 NeurIPS / ICML / ICLR / ACL / CVPR 等顶级会议发表过论文,或有较高影响力的开源项目贡献;\r\n3.有游戏生成、世界模型、视频生成或多模态内容生成相关的落地项目经验。",
"job_highlights": "未披露"
},
"contact": {
"recruiter_name": "未披露",
"contact_methods": [
{
"type": "apply_link",
"value": "https://careers.tencent.com/jobdesc.html?postId=2092983717080510464"
}
]
},
"posting": {
"posting_id": "2092983717080510464",
"post_date": "2026-08-27",
"hire_time": "未披露",
"update_date": "20260917",
"job_url": "https://careers.tencent.com/jobdesc.html?postId=2092983717080510464"
},
"fulltext": "混元游戏生成算法工程师(北京/深圳/上海)\n渴望为世界带来新意的人,早已对描绘未来的“热词”不陌生——人工智能、机器学习、数据科学等等。腾讯始终在业界前沿不断探索,积极布局,并为优秀的你提供无限广阔的舞台。我们坚信科技的不断革新,最终能带来美好的、撼动人心的改变。\n1.负责混元大模型游戏生成与理解能力的提升,从零到一构建高质量、可运行、可玩的游戏,持续探索大模型在游戏创作场景的能力边界;\r\n2.主导多轮长程游戏迭代、程序化游戏内容生成(PCG)、游戏资产调度等关键技术的攻坚,沉淀可扩展、可复用的游戏生成技术体系;\r\n3.覆盖从游戏生成 → 代码调优 → 交互优化的游戏开发全周期,端到端提升生成游戏的质量、可玩性与稳定性,充分释放基础模型的生成力;\r\n4.搭建游戏生成的评测体系与数据闭环,以量化指标驱动模型与生成流水线的持续迭代;\r\n5.与算法、工程、产品等团队紧密协作,推动游戏生成能力的产品化落地与应用验证。\n1.计算机、人工智能、自动化、数学等相关专业硕士及以上学历,1年及以上大模型 / AI 相关研发经验;\r\n2.具备扎实的深度学习与大模型基础,熟悉 Transformer、LLM、多模态生成、RL / RLHF 等主流技术,有大模型微调(SFT / RLHF)或 Agent 的工程落地经验;\r\n3.熟练掌握 Python 与主流深度学习框架(PyTorch 等),具备较强的工程实现、性能调优与系统化落地能力;\r\n4.对游戏开发全流程有基本理解(游戏引擎、程序化内容生成、渲染 / 交互),能独立完成从算法到可运行系统的闭环;\r\n5.对 Gaming 感兴趣者优先,有游戏开发、游戏 AI、程序化内容生成(PCG)、游戏引擎使用经验者优先。\n1.在 Agent 领域有代表性工作 / 实习经验 / 开源项目者优先(如 LLM Agent、多智能体协作、工具调用、RAG、环境交互等方向);\r\n2.在 NeurIPS / ICML / ICLR / ACL / CVPR 等顶级会议发表过论文,或有较高影响力的开源项目贡献;\r\n3.有游戏生成、世界模型、视频生成或多模态内容生成相关的落地项目经验。",
"standard_classification": {
"std_category_code": "T010",
"std_aux_codes": [],
"std_category_status": null,
"std_taxonomy_version": "20261104"
}
}