主分类:AI模型评测工程
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": "算法测试开发实习生(游戏AI)",
"job_level": "实习",AI生成
"work_category": "实习",AI生成
"department": "雷火事业群",
"location": "杭州市",
"work_mode": "未披露",AI生成
"job_category": "游戏测试"AI生成
},
"company": {
"company_name": "网易",
"company_industry": "互联网 / 游戏 / 数字内容",
"company_size": "10000人以上",
"company_website": "netease.com",
"company_description": "网易提供互联网和游戏服务,并通过有道、网易云音乐、网易严选等业务提供学习、音乐及消费服务。"
},
"compensation": {
"salary_range": {
"min": "",
"max": "",
"currency": "未披露",
"cycle": "未披露"
},
"benefits": "未披露"
},
"requirements": {
"working_years": 0,
"degree": "本科",
"language": "未披露",AI生成
"visa_support": "未披露",
"responsibilities": "岗位介绍\n面向智能NPC、大模型AI智能体、强化学习、虚拟人机交互、用户画像等前沿游戏AI方向,深度参与核心算法产品从模型训练、迭代优化到线上落地的全流程质量把控与技术赋能。我们欢迎具备扎实算法、深度学习、大模型技术基础,愿意深耕AI工程落地、模型评测、AI测试创新的硕博同学加入,依托网易伏羲顶尖游戏AI技术场景,实现算法能力与工程落地能力的双向成长\n\n岗位职责\n1、负责网易伏羲游戏AI核心产品的质量建设,覆盖智能NPC、大模型AI智能体、强化学习、虚拟交互、用户画像等方向,依托算法与AI技术开展模型评测、效果迭代与质量管控,通过智能化手段完成算法功能、效果与性能的全维度优化。\n2、结合游戏AI业务特点,基于算法建模与AI自动化技术搭建智能化测试体系,脱离传统人工测试模式,独立设计智能评测框架、开发算法驱动的自动化脚本,完成模型精度、推理性能、场景兼容性、内容安全、鲁棒性等专项测试,持续提升AI产品整体质量。\n3、挖掘游戏AI落地与测试环节的核心痛点,利用大模型、机器学习、强化学习等技术赋能测试全流程,落地智能缺陷定位、自动化数据集构建、量化评测、智能回归测试等创新方案,有效提升模型迭代效率与测试覆盖度。\n4、负责游戏AI版本全流程质量评估与风险把控,结合算法分析能力识别上线风险,联动算法与研发团队迭代优化策略,建立稳定的智能化质量闭环,保障游戏AI算法持续、高质量落地迭代。",
"requirements_text": "1、硕士及以上学历,人工智能、计算机、软件工程、自动化等相关专业,具备扎实的机器学习、深度学习基础,对游戏AI、大模型应用、强化学习落地有浓厚兴趣。\n2、熟悉CNN、Transformer、LLM大语言模型等主流深度学习架构,了解强化学习基本原理,具备算法思维,能够独立设计智能评测方案,通过量化分析与实验对比定位模型问题、推导优化方向。\n3、熟悉软件开发与测试完整流程,掌握扎实的软件测试理论与质量方法论,熟练使用JMeter、Locust等主流性能测试工具,能够独立完成AI算法与模型服务的压测、指标分析及瓶颈定位,结合算法思路优化测试链路、落地智能化测试方案。\n4、熟练使用Python等主流开发语言,熟悉Linux环境及MySQL、Redis等常用组件,具备良好的编码能力、脚本开发与问题排查能力,可独立完成算法实验与方案落地迭代。\n5、逻辑清晰、善于钻研,具备良好的自主学习、技术创新与团队协作能力,能够持续深耕游戏AI质量与算法落地场景。\n6、具备大模型、智能体、强化学习算法训练调优经验,或有AI自动化测试、智能评测平台搭建经验者优先\n7、有评测数据集构建、模型鲁棒性优化、大模型幻觉治理、智能缺陷挖掘相关实践经验者优先。",
"skills": [AI生成
"Python",
"MySQL",
"Redis",
"Linux",
"机器学习",
"深度学习",
"强化学习",
"自动化测试",
"软件测试",
"团队协作",
"大语言模型",
"智能体开发"
],
"preferred_qualifications": "6、具备大模型、智能体、强化学习算法训练调优经验,或有AI自动化测试、智能评测平台搭建经验者优先;7、有评测数据集构建、模型鲁棒性优化、大模型幻觉治理、智能缺陷挖掘相关实践经验者优先",
"job_highlights": "未披露"
},
"contact": {
"recruiter_name": "未披露",
"contact_methods": [
{
"type": "apply_link",
"value": "https://hr.163.com/job-detail.html?id=64141&lang=zh"
}
]
},
"posting": {
"posting_id": "64141",
"post_date": "",
"hire_time": "未披露",
"update_date": "20260917",
"job_url": "https://hr.163.com/job-detail.html?id=64141&lang=zh"
},
"fulltext": "算法测试开发实习生(游戏AI)\n职位描述\n岗位介绍\n面向智能NPC、大模型AI智能体、强化学习、虚拟人机交互、用户画像等前沿游戏AI方向,深度参与核心算法产品从模型训练、迭代优化到线上落地的全流程质量把控与技术赋能。我们欢迎具备扎实算法、深度学习、大模型技术基础,愿意深耕AI工程落地、模型评测、AI测试创新的硕博同学加入,依托网易伏羲顶尖游戏AI技术场景,实现算法能力与工程落地能力的双向成长\n\n岗位职责\n1、负责网易伏羲游戏AI核心产品的质量建设,覆盖智能NPC、大模型AI智能体、强化学习、虚拟交互、用户画像等方向,依托算法与AI技术开展模型评测、效果迭代与质量管控,通过智能化手段完成算法功能、效果与性能的全维度优化。\n2、结合游戏AI业务特点,基于算法建模与AI自动化技术搭建智能化测试体系,脱离传统人工测试模式,独立设计智能评测框架、开发算法驱动的自动化脚本,完成模型精度、推理性能、场景兼容性、内容安全、鲁棒性等专项测试,持续提升AI产品整体质量。\n3、挖掘游戏AI落地与测试环节的核心痛点,利用大模型、机器学习、强化学习等技术赋能测试全流程,落地智能缺陷定位、自动化数据集构建、量化评测、智能回归测试等创新方案,有效提升模型迭代效率与测试覆盖度。\n4、负责游戏AI版本全流程质量评估与风险把控,结合算法分析能力识别上线风险,联动算法与研发团队迭代优化策略,建立稳定的智能化质量闭环,保障游戏AI算法持续、高质量落地迭代。\n\n职位要求\n1、硕士及以上学历,人工智能、计算机、软件工程、自动化等相关专业,具备扎实的机器学习、深度学习基础,对游戏AI、大模型应用、强化学习落地有浓厚兴趣。\n2、熟悉CNN、Transformer、LLM大语言模型等主流深度学习架构,了解强化学习基本原理,具备算法思维,能够独立设计智能评测方案,通过量化分析与实验对比定位模型问题、推导优化方向。\n3、熟悉软件开发与测试完整流程,掌握扎实的软件测试理论与质量方法论,熟练使用JMeter、Locust等主流性能测试工具,能够独立完成AI算法与模型服务的压测、指标分析及瓶颈定位,结合算法思路优化测试链路、落地智能化测试方案。\n4、熟练使用Python等主流开发语言,熟悉Linux环境及MySQL、Redis等常用组件,具备良好的编码能力、脚本开发与问题排查能力,可独立完成算法实验与方案落地迭代。\n5、逻辑清晰、善于钻研,具备良好的自主学习、技术创新与团队协作能力,能够持续深耕游戏AI质量与算法落地场景。\n6、具备大模型、智能体、强化学习算法训练调优经验,或有AI自动化测试、智能评测平台搭建经验者优先\n7、有评测数据集构建、模型鲁棒性优化、大模型幻觉治理、智能缺陷挖掘相关实践经验者优先。\n岗位介绍\n面向智能NPC、大模型AI智能体、强化学习、虚拟人机交互、用户画像等前沿游戏AI方向,深度参与核心算法产品从模型训练、迭代优化到线上落地的全流程质量把控与技术赋能。我们欢迎具备扎实算法、深度学习、大模型技术基础,愿意深耕AI工程落地、模型评测、AI测试创新的硕博同学加入,依托网易伏羲顶尖游戏AI技术场景,实现算法能力与工程落地能力的双向成长\n\n岗位职责\n1、负责网易伏羲游戏AI核心产品的质量建设,覆盖智能NPC、大模型AI智能体、强化学习、虚拟交互、用户画像等方向,依托算法与AI技术开展模型评测、效果迭代与质量管控,通过智能化手段完成算法功能、效果与性能的全维度优化。\n2、结合游戏AI业务特点,基于算法建模与AI自动化技术搭建智能化测试体系,脱离传统人工测试模式,独立设计智能评测框架、开发算法驱动的自动化脚本,完成模型精度、推理性能、场景兼容性、内容安全、鲁棒性等专项测试,持续提升AI产品整体质量。\n3、挖掘游戏AI落地与测试环节的核心痛点,利用大模型、机器学习、强化学习等技术赋能测试全流程,落地智能缺陷定位、自动化数据集构建、量化评测、智能回归测试等创新方案,有效提升模型迭代效率与测试覆盖度。\n4、负责游戏AI版本全流程质量评估与风险把控,结合算法分析能力识别上线风险,联动算法与研发团队迭代优化策略,建立稳定的智能化质量闭环,保障游戏AI算法持续、高质量落地迭代。\n1、硕士及以上学历,人工智能、计算机、软件工程、自动化等相关专业,具备扎实的机器学习、深度学习基础,对游戏AI、大模型应用、强化学习落地有浓厚兴趣。\n2、熟悉CNN、Transformer、LLM大语言模型等主流深度学习架构,了解强化学习基本原理,具备算法思维,能够独立设计智能评测方案,通过量化分析与实验对比定位模型问题、推导优化方向。\n3、熟悉软件开发与测试完整流程,掌握扎实的软件测试理论与质量方法论,熟练使用JMeter、Locust等主流性能测试工具,能够独立完成AI算法与模型服务的压测、指标分析及瓶颈定位,结合算法思路优化测试链路、落地智能化测试方案。\n4、熟练使用Python等主流开发语言,熟悉Linux环境及MySQL、Redis等常用组件,具备良好的编码能力、脚本开发与问题排查能力,可独立完成算法实验与方案落地迭代。\n5、逻辑清晰、善于钻研,具备良好的自主学习、技术创新与团队协作能力,能够持续深耕游戏AI质量与算法落地场景。\n6、具备大模型、智能体、强化学习算法训练调优经验,或有AI自动化测试、智能评测平台搭建经验者优先\n7、有评测数据集构建、模型鲁棒性优化、大模型幻觉治理、智能缺陷挖掘相关实践经验者优先。",
"standard_classification": {
"std_category_code": "T015",
"std_aux_codes": [],
"std_category_status": null,
"std_taxonomy_version": "20261104"
}
}