AI 应用工程师 — 舆情审核方向

面向游戏内容审核与舆情业务，主导 AI/Agent 技术的场景化落地，以 AI 驱动或 AI 提效的方式实现审核降本增效；

负责各游戏业务线的日常审核能力标准化接入，提供可复用的 AI 审核方案，降低业务接入与维护成本；

主导审核 Agent 能力研发，逐步替换现有小模型审核方案，提升审核准确率与场景覆盖，降低模型训练、标注与算力成本；

建设游戏泄密内容全网监控与打击能力，并推动游戏舆情工作（风险预警、预案整理、全网监控、历史数据沉淀、趋势推测）的 AI 自动化，提升响应时效与前置介入能力；

建设审核效果评测与迭代闭环，围绕准确率、误杀率、转人审率、单位成本等指标持续调优 Prompt / 策略 / 模型选型，保障线上审核质量可量化、可回归；

建设面向审核研发与运营的 AI 提效工具（如 MCP 工具链、配置自动化、问题排查助手），降低平台配置、联调与线上排障成本；

建设游戏舆情 AI 分析能力，覆盖多源内容理解、风险苗头发现、事件聚合、传播追踪、风险研判与预警，支持舆情报告和处置预案辅助生成，提升前置识别与人机协同效率。

本科及以上学历，计算机及相关专业，3–5 年研发经验，熟练掌握 Golang、Java等一门后端语言，具备扎实的计算机基础与系统设计能力。

具备 Agent 应用生产落地经验，熟练掌握至少一种主流 Agent 开发框架，深入理解任务规划、工具调用、上下文工程与记忆管理，具备复杂任务编排或多 Agent 协作的设计与实现经验。

具备生产环境下的 RAG 系统建设与持续优化经验，掌握 Embedding、混合检索与重排序，能够围绕真实业务数据优化知识召回、回答准确性与系统性能。

具备 LLM / Agent 评测与调优经验，能够构建业务评测集、定位效果瓶颈，通过模型选型、提示词优化与调用链路调优，提升任务成功率，平衡效果、时延与成本。

熟悉内容安全/审核相关业务场景（文本分类、多模态内容识别、风控知识库、违规内容判黑模型、人工审核工具/人机协同流程），有内容安全、舆情监测或风控系统相关项目经验优先；

具备良好的学习能力和问题解决能力，对 AI 技术、内容合规政策保持持续关注。

有内容安全判黑模型、舆情预警系统相关项目落地经验；

有全网信息监控/爬虫采集、泄密线索识别相关经验；

有舆情数据沉淀与趋势预测建模相关经验；

有大规模 UGC 平台审核系统稳定性与准确率优化经验。