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)
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"data_type": "ai_product_manager_jobs",
"job": {
"job_title": "AI游戏策略算法实习生",
"job_level": "实习",AI生成
"work_category": "实习",AI生成
"department": " 《蛋仔派对》AI实习专项",
"location": "杭州",
"work_mode": "未披露",AI生成
"job_category": "游戏程序"AI生成
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"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。"
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"compensation": {
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"currency": "未披露",
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"benefits": "未披露"
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"requirements": {
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"degree": "计算机科学、人工智能、电子信息等相关专业在读研究生或优秀本科生",
"language": "未披露",AI生成
"visa_support": "未披露",
"responsibilities": "课题名称: 基于LLM的战局演化策略生成\n课题内容:大模型分析海量玩家真实对局数据, 利用LLM从 录像数据中提取玩家对局演化策略",
"requirements_text": "1.计算机科学、人工智能、电子信息等相关专业在读研究生或优秀本科生;\n2.熟练使用 Python,具备独立完成工程项目的能力;\n3.对大语言模型、多模态 AI(CLIP、视觉语言模型等)有基本了解或学习意愿;\n4.能够自驱推进课题,定期输出阶段性成果;\n5.对团队配合型游戏(如MOBA、非对称竞技等)有一定的了解;\n6.2027年及之后毕业的在校生,不限制年级。",
"skills": [AI生成
"Python",
"大语言模型"
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"preferred_qualifications": "未披露",
"job_highlights": "未披露"
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"contact": {
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"posting": {
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"hire_time": "未披露",
"update_date": "20260917",
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"fulltext": "AI游戏策略算法实习生\n职位描述\n课题名称: 基于LLM的战局演化策略生成\n课题内容:大模型分析海量玩家真实对局数据, 利用LLM从 录像数据中提取玩家对局演化策略\n\n职位要求\n1.计算机科学、人工智能、电子信息等相关专业在读研究生或优秀本科生;\n2.熟练使用 Python,具备独立完成工程项目的能力;\n3.对大语言模型、多模态 AI(CLIP、视觉语言模型等)有基本了解或学习意愿;\n4.能够自驱推进课题,定期输出阶段性成果;\n5.对团队配合型游戏(如MOBA、非对称竞技等)有一定的了解;\n6.2027年及之后毕业的在校生,不限制年级。\n课题名称: 基于LLM的战局演化策略生成\n课题内容:大模型分析海量玩家真实对局数据, 利用LLM从 录像数据中提取玩家对局演化策略\n1.计算机科学、人工智能、电子信息等相关专业在读研究生或优秀本科生;\n2.熟练使用 Python,具备独立完成工程项目的能力;\n3.对大语言模型、多模态 AI(CLIP、视觉语言模型等)有基本了解或学习意愿;\n4.能够自驱推进课题,定期输出阶段性成果;\n5.对团队配合型游戏(如MOBA、非对称竞技等)有一定的了解;\n6.2027年及之后毕业的在校生,不限制年级。",
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