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岗位聚合/游戏AI算法实习生(强化学习 / 卡牌博弈方向)
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哔哩哔哩集团

游戏AI算法实习生(强化学习 / 卡牌博弈方向)

⌖上海校招
3 天前发布2026/11/03
JOB#292265
RESPONSIBILITIES

岗位职责

1. 对战Bot研发: 面向卡牌游戏中的不完全信息、随机性及卡牌与棋盘走位相结合的复杂决策,研究强化学习、自博弈与搜索等方法,训练高强度的卡牌对战Bot。

2. AI驱动的数值平衡: 基于大规模AI模拟对局,评估单卡、卡组及流派的策略强度,研究数值优化与自动调优方法,为新卡设计、版本平衡及游戏环境分析提供量化依据。

3. 策略泛化与智能辅助: 研究卡池更新、规则变化及数值调整后的策略迁移与快速适配,提升模型泛化能力;结合真实对局数据开展对手建模、隐藏信息推断与策略预测,探索出牌建议、对局复盘等智能辅助功能。

4. 前沿算法研究与落地: 结合业务场景开展针对性算法研究与优化,持续提升算法在真实游戏环境中的表现,鼓励将具有创新价值的应用研究成果转化为高质量学术论文

REQUIREMENTS

任职要求

1. 计算机、人工智能、数学等相关专业在读硕士或博士,研究方向为强化学习、博弈论、多智能体学习或相关领域。

2. 具备扎实的强化学习理论基础,熟悉主流强化学习算法及自博弈方法。

3. 熟练使用Python、PyTorch等开发工具,具备良好的算法实现和工程实践能力。

4. 具有完整的强化学习研究或项目经验,能够基于已有训练环境,独立开展算法设计与迭代、模型训练及实验评估。

5. 具备良好的研究主动性、问题分析与实验设计能力。

6. 对游戏AI感兴趣,熟悉卡牌、战棋或策略类游戏者优先。

7. 能够连续实习6个月及以上,每周5天。

加分项

1. 在NeurIPS、ICML、ICLR、AAAI、IJCAI、AAMAS等学术会议发表过相关论文。

2. 具有不完全信息博弈(如炉石传说、德州扑克、斗地主、麻将、卡牌游戏等)研究或竞赛经验。

3.具有大规模分布式强化学习、自博弈训练或复杂动作空间决策相关经验。

4.具有AI数值平衡、策略评估或玩家行为建模相关研究经验

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企业哔哩哔哩集团
地点上海
类型校招
发布日期2026/11/03
更新日期2026/11/03
申请截止尽快投递

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