主分类：通用算法研发（其他方向）
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": "强化学习算法工程师（AI BOT）",
"job_level": "未披露",AI生成
"work_category": "全职",AI生成
"department": "雷火事业群",
"location": "杭州市",
"work_mode": "未披露",AI生成
"job_category": "人工智能"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": 3,
"degree": "本科",
"language": "未披露",AI生成
"visa_support": "未披露",
"responsibilities": "1. 对接游戏项目需求，负责技术方案的设计和实现，不断迭代和优化项目效果\n2. 持续改进算法和框架，开发和完善通用框架和SDK工具，提升游戏AI开发效率",
"requirements_text": "1. 计算机、数学、人工智能、自动化、控制等相关专业硕士及以上学历\n2. 2年及以上相关工作经验，包括但不限于使用强化学习、模仿学习、LLM等相关技术，参与游戏AI相关、无人驾驶等决策控制类业务者优先\n3. 热爱游戏、竞技类游戏重度玩家优先\n4. 能够熟练使用Agentic Coding工具，包括但不限于：Claude Code/Codex/Opencode等；掌握Pytorch/Tensorflow中的任意一种深度学习框架的使用方法；使用过Ray等分布式训练框架，具有分布式训练经验者优先",
"skills": [AI生成
"PyTorch",
"TensorFlow",
"深度学习",
"强化学习"
],
"preferred_qualifications": "2. 2年及以上相关工作经验，包括但不限于使用强化学习、模仿学习、LLM等相关技术，参与游戏AI相关、无人驾驶等决策控制类业务者优先；3. 热爱游戏、竞技类游戏重度玩家优先；使用过Ray等分布式训练框架，具有分布式训练经验者优先",
"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=68092&lang=zh"
}
]
},
"posting": {
"posting_id": "68092",
"post_date": "",
"hire_time": "未披露",
"update_date": "20260917",
"job_url": "https://hr.163.com/job-detail.html?id=68092&lang=zh"
},
"fulltext": "强化学习算法工程师（AI BOT）\n职位描述\n1. 对接游戏项目需求，负责技术方案的设计和实现，不断迭代和优化项目效果\n2. 持续改进算法和框架，开发和完善通用框架和SDK工具，提升游戏AI开发效率\n\n职位要求\n1. 计算机、数学、人工智能、自动化、控制等相关专业硕士及以上学历\n2. 2年及以上相关工作经验，包括但不限于使用强化学习、模仿学习、LLM等相关技术，参与游戏AI相关、无人驾驶等决策控制类业务者优先\n3. 热爱游戏、竞技类游戏重度玩家优先\n4. 能够熟练使用Agentic Coding工具，包括但不限于：Claude Code/Codex/Opencode等；掌握Pytorch/Tensorflow中的任意一种深度学习框架的使用方法；使用过Ray等分布式训练框架，具有分布式训练经验者优先\n1. 对接游戏项目需求，负责技术方案的设计和实现，不断迭代和优化项目效果\n2. 持续改进算法和框架，开发和完善通用框架和SDK工具，提升游戏AI开发效率\n1. 计算机、数学、人工智能、自动化、控制等相关专业硕士及以上学历\n2. 2年及以上相关工作经验，包括但不限于使用强化学习、模仿学习、LLM等相关技术，参与游戏AI相关、无人驾驶等决策控制类业务者优先\n3. 热爱游戏、竞技类游戏重度玩家优先\n4. 能够熟练使用Agentic Coding工具，包括但不限于：Claude Code/Codex/Opencode等；掌握Pytorch/Tensorflow中的任意一种深度学习框架的使用方法；使用过Ray等分布式训练框架，具有分布式训练经验者优先",
"standard_classification": {
"std_category_code": "T033",
"std_aux_codes": [],
"std_category_status": null,
"std_taxonomy_version": "20261104"
}
}