网易游戏实习岗位

岗位职责 课题名称：AI 驱动的大规模游戏世界生成 课题内容：面向 UGC 游戏大规模世界创作，探索 AI Agent 与程序化生成技术的结合，研究基于自然语言与空间规则的世界规划、地形地貌生成、生态植被分布及建筑场景布局等能力，并结合游戏资源语义信息与编辑器脚本能力，实现复杂游戏世界的自动化生成与迭代优化，提升大规模

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岗位职责 课题名称：基于 AI Agent 与玩法体验约束的 UGC 关卡设计方法研究 课题内容：面向 UGC 游戏关卡创作，探索 AI Agent 与游戏体验的结合，研究基于自然语言的设计意图表达，以及角色交互能力、挑战组合、难度变化和体验节奏等玩法约束的建模方法。结合游戏运行验证与编辑器脚本能力，实现关卡挑战分析、

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岗位职责 课题名称：UGC 创作 Agent：玩家地图性能诊断优化与品质提升 课题内容：面向玩家地图，研发大模型驱动的地图诊断与优化 Agent。基于编辑器指令能力与诊断工具，结合模型的工具调用和任务规划，形成「诊断—定位—优化—复验」闭环；性能侧覆盖渲染、物理、内存等瓶颈，品质侧覆盖画面表现、场景可读性与游玩体验，沉

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岗位职责 课题名称：基于多 Agent 协作的 UGC 内容创作效能优化研究与实践 课题内容：探索多 Agent 范式在 UGC 游戏内容创作中的应用效果——创造职责独立的多种 Agent 来组成团队完成较为复杂的 UGC 游戏开发工作，并结合内部 Agent 测试框架进行量化评估。 岗位要求 1. 计算机科学、人工

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岗位职责 该课题主要解决的问题：项目关卡前期的大量代理贴图的效果预览，比起传统的制作流程会更快，也期待更好的视觉效果。使用GhatGPT或者其他大模型来更好的完善描述文字，结合midjoyrney和stable diffusion来生成所需要的材质，后期的处理需要加入Adobe的程序化材质生成工具完成整套流程。 岗位

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岗位职责 通过Agent接入各项业务需求已经成为当下的必选路径之一，然而“开发易，调优难”制约了Agent落地的实际效果。如何构建全面的评测体系、搭建有效的数据闭环，尤其探索无需额外训练的training-free优化方案，正成为突破Agent调优瓶颈、实现业务价值最大化的核心关键路径。在本课题中，你将会： 1. 参与

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岗位职责 AI 游戏正从 “AI-enhanced”迈向“AI-native”：AI 不再局限于制作管线提效，而将深度融入核心玩法、内容生产与交互机制，推动下一代游戏范式与差异化体验成形。在本课题中，你将会： 1. 参与AI原生游戏的全流程研发，负责游戏垂域 AI Agent的架构设计、模型训练与能力评估。 2. 跟踪

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岗位职责 研究方向 聚焦Web3.0生态下区块链用户行为数据的价值挖掘，核心攻克“隐私保护合规性”与“用户画像准确性”双重核心目标，构建适配区块链场景特性的隐私保护型用户画像体系，助力Web3.0应用实现精准化运营与合规化发展。 工作内容 1. 设计隐私保护型区块链用户画像体系框架，解决传统画像技术在区块链数据碎片化、

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岗位职责 随着LLM的发展，游戏中逐渐出现了AI驱动的智能NPC，给玩家带来了新鲜的交互体验和情感陪伴。为了让NPC成为有记忆、可长期交互的智能体，NPC需要处理并记住大量的交互信息，包括玩家对话、游戏事件、NPC自我决策的行为，等等。如何将这些信息转换成语义向量，被NPC合理检索使用，是一个十分重要的课题，也是影响玩

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岗位职责 我们正在寻找一位 学习能力强、动手快、对大模型技术充满热情的同学 加入我们，你将参与内部的 LLM 基础设施的开发建设工作，推进 AI Agent 应用的实际落地，包括但不限于： 1、参与 LLM 基础设施开发，包括不限于 Prompt 工作台、Agent、RAG、评测平台、模型服务、数据优化管线 等； 2、

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岗位职责 随着大模型（LLM）的快速发展，游戏舆情分析领域涌现出AI驱动的智能系统，能够实时监测玩家反馈、舆情事件和热点趋势，为游戏迭代优化提供强有力的数据支撑。为了让AI-Agent成为高效的舆情处理智能体，它不仅需处理海量的多模态舆情信息，还需实现及时有效的热点推送、智能化的信息编排，以及个性化的交互式决策辅助，进

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岗位职责 在 MMORPG 游戏中，存在大量的智能 NPC，这些智能 NPC 可以和用户进行各种交互，交互形式不限于智能对话、心理活动、行为动作、日常活动，我们希望通过大型语言模型 (LLM) 的技术来驱动 NPC 的行为，让 NPC 们在不同场合下可以做出合理的行为（比如对话欢乐时会做出微笑的表情、用户说饿了可以送用

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岗位职责 多模态交互是指通过感知多种模态信息（如文字、图像、语音等），帮助人工智能更准确地理解外部世界。它涵盖了表征学习、跨模态对齐、跨模态理解、跨模态生成（AIGC）、多模态融合等子任务。在游戏智能NPC的场景中，多模态技术有着非常重要的作用。它不仅能够增强对用户情感和意图的理解，还能拓宽交互方式和应用场景，为用户提

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岗位职责 人设对话是游戏智能 NPC 的核心交互基石，其核心价值在于构建 “有温度、有人设一致性” 的虚拟交互场景，远超基础问答功能。它需支撑 RPG 中 NPC 依据玩家剧情选择延续情感对话、开放世界日常互动适配，实现跨场景通用性；更要赋能 UGC 创作，让模型快速适配玩家自定义人设，助力玩家从 “剧情参与者” 升级

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岗位职责 在当前的游戏开发流程中，从角色建模到最终的动画呈现，蒙皮技术扮演着承上启下的关键作用，直接影响着角色动作的自然度和视觉表现力。 传统的角色蒙皮工作流程高度依赖专业的技术美术人员手工完成。技术美术师需要根据角色的解剖结构和预期的动画需求，精确设置每个顶点对应骨骼的权重分配，确保角色在各种动作姿态下都能呈现出自然

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岗位职责 游戏角色的智能创建功能，特别是允许玩家个性化定制虚拟形象的系统，多年来一直是广受玩家欢迎的重要特性。通过个性化定制自己所控制的虚拟形象，玩家能够在游戏的沉浸感和互动感方面获得显著提升的体验。这种定制化不仅满足了玩家表达个性的需求，更重要的是增强了玩家与游戏世界的情感连接，从而提高游戏的长期留存率和商业价值。现

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岗位职责 当前ASR技术在游戏场景中的应用仍面临显著挑战。尽管通用模型结合热词更新机制能够提升基础识别准确率，但在需要深度上下文感知的长时对话场景中，系统对历史对话信息、场景语义的利用效率不足，严重影响玩家的沉浸式体验。因此，突破上下文感知瓶颈、增强大模型泛化能力、提升多轮对话稳定性，已成为技术攻关的迫切方向。只有解决

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岗位职责 背景：无人装载机作为矿山、港口、建筑等工业场景的核心装备，其智能化升级对提升作业效率与安全性具有重要意义。然而，装载机具有复杂的铰接式动力学特性，传统基于物理的建模方法难以精确描述其非线性、强耦合的运动行为。同时，不同载重作业工况下，装载机的动力学参数会发生显著变化，进一步增加了建模与控制难度。此外，无人装载

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岗位职责 背景：无人装载机的物料操作（如自动铲料、堆料）是其在矿山、港口、建筑等领域实现全流程无人化作业的核心环节。传统方法通常依赖预先设计的轨迹或基于规则的策略，难以适应物料形态多变（如松散度、堆积角度差异）、工况复杂（如铲装阻力动态变化、堆料空间受限）的实际场景。装载机在铲料过程中需与物料进行强交互，涉及复杂的力学

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岗位职责 背景：虚拟仿真为挖掘机自动化算法研发提供了低成本、高安全、可重复的验证平台，但虚拟环境与真实工程场景间存在物理参数偏差、环境特征失真、传感器噪声差异等域差异，导致模型精度与稳定性大幅下降，制约技术工程化落地。Sim2Real 技术是打通虚拟研发与现实应用的核心桥梁，可有效缩小域差异，但其在重型工程机械领域的专

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岗位职责 背景： 当前，挖掘机工程自动化技术虽已取得一定进展，但在跨场景部署适配方面仍存在核心瓶颈，即模型难以快速适应新的部署环境与作业需求，严重制约了自动化技术的规模化落地应用。该瓶颈很大一部分原因在于缺乏统一的多传感器与多机体表征体系。不同场景、机型的传感器配置（类型、参数）与机体特性（动力学、液压响应）存在显著异

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岗位职责 背景： 挖掘机自动装车是工程机械自动化的重要场景。现有模仿学习方法（如Diffusion Policy，Flow Matching）训练得到的端到端模型已经在该场景下得到验证，但是在泛化性方面仍有提升空间。本课题希望通过Diffusion Policy+RL微调的方式或者Human-in-loop的在线强化学

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岗位职责 背景： 挖掘机自动装车是工程机械自动化的重要场景。现有模仿学习方法（如Diffusion Policy，Flow Matching）训练得到的端到端模型已经在该场景下得到验证，但不同模态的输入之间究竟孰优孰劣还未经过严格试验对比。对于机器人任务，点云作为输入已经被一些工作证明相比于相机图像更加高效，但是在恶劣

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岗位职责 1、参与游戏AI的研发，包括但不限于利用AI/LLM技术进行游戏自动生成，AI agent技术创新与落地等； 2、与产研团队紧密配合，利用LLM的能力，搭建AI agent，并在游戏场景中落地； 3、有志于从事AI+游戏方向的工作。 岗位要求 1、计算机/语音信号处理或相关专业，2027届及之后毕业的硕士博

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岗位职责 背景： 随着AIGC技术的爆发，数字画作与艺术内容的生产效率大幅提升，但如何像人类专家一样从多维度对画作进行精准评估与筛选，成为亟待解决的难题。 目标： 本课题致力于构建专家级的画作审美评估大模型。通过引入多模态推理链（Chain-of-Thought）与强化学习排序（RL-to-Rank）技术，使模型突破传

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岗位职责 基于通用大模型、Agent和网易内部AI生态，研究AI在游戏DCC工具开发中的应用，有三个应用研究方向可选： 1. 智能资产合规审查与评分：结合资产元数据（如模型面数，贴图分辨率）与内部技术规范文档，利用AI进行自动化的合规性判定与品质分级； 2. DCC工具开发全流程辅助：调研不同AI模型在DCC工具开发领

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岗位职责 一、背景与前景 随着游戏行业的快速发展，高品质、多样化的人体动作动画已成为提升游戏沉浸感、塑造核心玩法体验的关键要素。游戏角色的动作表现直接影响玩家的代入感与游戏粘性，而传统动作制作模式依赖手工关键帧编辑或动捕设备采集，不仅存在制作成本高、迭代效率低、个性化动作生成能力弱、泛化性差等瓶颈，难以满足现代游戏工业

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岗位职责 一、课题背景与前景 随着游戏行业的快速发展，高表现力、自然细腻的角色表情已成为传递情感、塑造鲜活角色形象、提升游戏剧情沉浸感的核心要素。游戏角色的表情表现直接影响玩家的情感共鸣与剧情代入感，而传统表情合成模式依赖手工绘制关键帧或专业动捕设备采集，不仅存在制作成本高、迭代效率低、表情个性化不足、情感传递精准度差

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岗位职责 背景： 当前，视频生成模型的时序建模能力与海量动作数据的特征价值尚未充分挖掘，如何通过跨模态数据融合、分层生成模型设计、隐空间动作建模等技术路径，解决动作生成的自然度、一致性与物理合理性问题具备研究应用价值。本课题聚焦跨模态数据驱动的动作生成研究，依托视频生成模型与海量动作数据的深度融合，旨在构建高效、精准的

硕士 · 查看完整岗位与申请入口 →

岗位职责 PCG技术在大体量游戏开发中落地前景较好，存在大量可探索空间。 此课题有如下细分课题可供选择： 1.现代曲面结构建筑生成 2.中/欧式古建筑生成 3.空间布局算法 同学可选至少一项进行研究，有落地潜力的同学可提前签约参与项目的长期研发。 岗位要求 1. 计算机图形学、建筑学相关专业； 2. 编程基础扎实，善

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