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1.使用UE5引擎进行游戏玩法系统及相关功能组件的设计与开发工作； 2.参与基础系统的开发与持续优化，包括但不限于资源加载系统、网络通信模块等； 3.负责游戏模块的性能分析与调优，提升游戏运行效率与用户体验。
1.业务系统开发：负责UE引擎中关卡系统的开发与迭代，确保关卡系统稳定性与可维护性； 2.基建系统建设：参与基础架构系统的设计与实现，优化开发流程和运行效率； 3.工作协同：协同策划、美术、客户端、服务器等团队，在技术上提供专业解决方案和建议，共同调优游戏内交互物、机关谜题的表现； 4.架构、技术方案设计与优化：设计清晰的模块划分和数据流，保障代码质量，针对需求做出最优的架构设计和技术方案，并保持对领域前沿的跟进； 5.性能调优：针对游戏运行性能进行优化，包括内存管理、渲染效率、加载速度等方面。
1.业务系统开发：负责UE引擎中游戏角色、动画、相机等系统的开发与迭代，确保3C系统稳定性与可维护性； 2.基建系统建设：参与基础架构系统的设计与实现，优化开发流程和运行效率； 3.工作协同：协同策划、美术、客户端、服务器等团队，在技术上提供专业解决方案和建议，共同调优游戏的3C表现； 4.架构、技术方案设计与优化：设计清晰的模块划分和数据流，保障代码质量，针对需求做出最优的架构设计和技术方案，并保持对领域前沿的跟进； 5.性能调优：针对游戏运行性能进行优化，包括内存管理、渲染效率、加载速度等方面。
1.性能优化：UE引擎中负责客户端性能优化，包括帧率、内存管理、渲染效率、加载速度等方面； 2.基建系统建设：参与基础架构系统的设计与实现，优化开发流程和运行效率； 3.工作协同：协同策划、美术、客户端、服务器等团队，在技术上提供专业解决方案和建议，共同提高游戏性能； 4.架构、技术方案设计与优化：设计清晰的模块划分和数据流，保障代码质量，针对需求做出最优的架构设计和技术方案，并保持对领域前沿的跟进。
1.业务系统开发：负责UE引擎中游戏任务系统等业务模块的开发与迭代，确保任务系统稳定性与可维护性； 2.基建系统建设：参与基础架构系统的设计与实现，优化开发流程和运行效率； 3.工作协同：协同策划、美术、客户端、服务器等团队，在技术上提供专业解决方案和建议，共同调优任务系统的表现； 4.架构、技术方案设计与优化：设计清晰的模块划分和数据流，保障代码质量，针对需求做出最优的架构设计和技术方案，并保持对领域前沿的跟进； 5.性能调优：针对游戏运行性能进行优化，包括内存管理、渲染效率、加载速度等方面。
1.业务系统开发：负责UE引擎中游戏核心主流程、商业化系统、活动系统、小游戏等业务模块的开发与迭代，确保系统稳定性与可维护性； 2.基建系统建设：参与基础架构系统的设计与实现，优化开发流程和运行效率； 3.工作协同：协同策划、美术、客户端、服务器等团队，在技术上提供专业解决方案和建议，共同调优业务的表现； 4.架构、技术方案设计与优化：设计清晰的模块划分和数据流，保障代码质量，针对需求做出最优的架构设计和技术方案，并保持对领域前沿的跟进； 5.性能调优：针对游戏运行性能进行优化，包括内存管理、渲染效率、加载速度等方面。
1.业务系统开发：负责UE引擎中战斗系统的开发与迭代，确保战斗系统稳定性与可维护性； 2.基建系统建设：参与基础架构系统的设计与实现，优化开发流程和运行效率； 3.工作协同：协同策划、美术、客户端、服务器等团队，在技术上提供专业解决方案和建议，共同调优游戏的战斗表现； 4.架构、技术方案设计与优化：设计清晰的模块划分和数据流，保障代码质量，针对需求做出最优的架构设计和技术方案，并保持对领域前沿的跟进； 5.性能调优：针对游戏运行性能进行优化，包括内存管理、渲染效率、加载速度等方面。
1.评测体系构建：通过紧跟先进模型及应用的前沿发展，设计全面、准确的多维度指标，建立覆盖多模态（语音/图/视频生成/编辑等）生成、多模态理解等全面、多维度的评测体系； 2.评测流程：熟悉大模型评测流程的实际执行与落地，协同多方相关团队高效完成评测工作，定期监控模型效果，分析问题并提供优化方案； 3.行业动态洞察：持续完善快速评测体系构建、快速反馈行业动态及模型能力，发现行业模型以及应用的前进方向、亮点； 4.结果归因：通过各种数据分析方法，深度分析模型评测结果，为大模型的更新调优提供精准的问题分析结论。
1.负责构建和优化面向动作生成的多模态大模型架构，探索文本、视觉信号、3D 动作序列等模态的深度融合与对齐； 2.负责研究多模态场景下，高维、连续3D动作数据的Tokenization 方法； 3.负责探索多模态动作大模型 Scaling Law，包括数据量、参数量级、计算量等，通过模型规模化提升生成能力； 4.负责探索多模态对齐大模型，支持语音、文本、动作等多模态对齐，未来进一步支持多模态实时输出； 5.负责探索任意角色动画生成，可对任意角色与骨架均能生成自然的动画； 6.负责探索、研发动捕精修大模型，可对动捕过程各类噪声自动去除，达到精修品质； 7.负责探索环境感知的交互动画生成，支持角色与物体、场景、其他角色的交互，确保生成交互动作的合理性。
1.负责Linux环境下游戏服务器架构设计； 2.负责服务器端系统功能的实现，逻辑开发及调优工作； 3.负责技术方案设计、系统监控与跟踪、问题定位处理； 4.负责游戏版本发布、线上问题定位处理。
1.负责研究多模态的动画生成算法，尤其涉及文本模态、视频模态到3D动画模态的生成算法（例如文生动作、视频动捕），同时考虑动画角色和环境（物体、场景、其他角色）之间的交互； 2.负责研究几何感知、接触感知与常见大模型算法架构的融合，确保生成交互动画的真实性、合理性； 3.负责研究物理仿真后处理，进一步确保生成交互动画的物理合理性，提升动画在虚拟环境中的真实感； 4.负责推动算法在游戏引擎的落地，优化推理效率，实现高质量动画的实时生成。
1.负责游戏内活动玩法的设计与落地，围绕核心玩法，独立完成活动主题、规则玩法、活动关卡、任务目标、奖励体系及活动节奏设计； 2.结合世界观设定及微恐题材特色，设计具有沉浸感、传播性和差异化的高品质活动玩法体验，持续探索符合项目特色的活动内容与创新玩法； 3.基于活动数据表现及玩家反馈进行分析复盘，持续优化活动内容、参与体验、奖励投放及用户活跃表现； 4.紧密协同其他模块，推动活动内容高质量落地，保障项目整体体验与内容品质。
1.负责WorkBuddy的生态合作运营，围绕金融、SaaS、法律、医疗及其他重点领域，持续引入和运营优质合作伙伴； 2.结合用户、合作伙伴及平台三方需求和目标，设计分层运营体系，制定准入规则、治理及运营规则、激励政策及权益体系； 3.深度理解重点行业运营模式，设计基于平台能力的合作方案，打造标杆案例并沉淀可复制的生态模式； 4.工作地可选择：深圳/北京/上海。
1.负责WorkBuddy的生态合作运营，围绕金融、SaaS、法律、医疗及其他重点领域，持续引入和运营优质合作伙伴； 2.结合用户、合作伙伴及平台三方需求和目标，设计分层运营体系，制定准入规则、治理及运营规则、激励政策及权益体系； 3.深度理解重点行业运营模式，设计基于平台能力的合作方案，打造标杆案例并沉淀可复制的生态模式； 4.工作地点可选择：深圳/北京/上海。
1.负责微恐轻动作PVEVP大地图的关卡设计、节奏规划与体验交付； 2.主导地图分区、资源点位、AI压力、出入口动线、撤离点与对抗节奏的整体设计； 3.持续对局内数据、热力图、对抗频率、撤离成功率等数据进行分析并指导迭代； 4.与战斗、AI、系统、美术、音频等模块紧密协作，保证PVEVP关卡的对抗公平性与氛围沉浸感； 5.规划赛季化地图更新节奏，沉淀大地图设计方法论及外包协作标准。
1.负责Unreal Engine（UE）开放世界类型游戏的角色建模工作，包含但不限于角色、NPC和怪物等模型及贴图的制作； 2.负责审核外包制作模型的品质及跟进进度，制定及更新外包规范，并贯彻外包执行； 3.负责配合TA开发新的材质表现及不断优化游戏内角色灯光质感表现； 4.利用ZBrush, 3Ds Max, Substance Painter 等软件进行高精度面部及全身雕塑； 5.负责制作游戏内NPC脸部的模型及材质效果。
1.对接算法及模型训练团队，理解模型能力目标与数据短板，制定专业垂类的后训练数据策略及建设规划； 2.围绕专业知识、复杂推理和Agent交互等核心能力，识别高价值任务，规划SFT、RLHF、数据合成和模型评测数据； 3.将模型能力目标转化为可训练、可验证的数据方案，并推动方案的生产与落地交付； 4.与不同领域专家合作，将专业知识和真实工作场景转化为高质量训练任务、评测集及可复用的数据资产； 5.建立适用于复杂专业任务的数据质量体系，基于评测与反馈，持续迭代数据策略和质量标准； 6.协同算法、研发等团队合作，持续探索数据生产、验证的新路径，提升数据建设的规模与效率。
1.需求澄清与策略制定：与算法团队深度对齐数据目标，基于模型评测和 Badcase 分析，拆解 STEM / Reasoning 能力短板（如数学推理、代码生成、逻辑链条、工具使用等），将模糊的模型需求转化为可执行、可量化的数据需求，制定并持续迭代整体数据构建策略（含真实数据获取、合成数据等）； 2.数据产线全流程设计：设计数据生产交付链路及核心环节（采集/清洗/标注/合成/质检/交付），定义数据标准、标注规范与质量验收标准，主导数据项目的发起、优先级判定与全流程管理，保障高质量数据的规模化、稳定交付； 3.质量与效果评估闭环：建立可量化的数据质量评估体系，跟踪数据交付后的训练收益；开展模型效果深度分析，联动算法团队定位数据侧的改进点，形成"数据生产 → 训练验证 → 策略迭代"的闭环； 4.模式创新与前沿探索：用大模型和 Agent 化工作流赋能数据生产（如数据合成、自动质检、Agent as a Verifier），推动数据产线的自动化与规模化；持续追踪业界数据领域前沿（数据配比、数据合成、课程学习等），将有效方法落地到实际产线。
1.与算法团队深度协同，在各训练环节（SFT、RL 等）所需的Code&Agent数据类别及当前短板，判别不同项目不同阶段对数据要求的侧重点； 2.建立一套可量化的数据质量评判与验收标准，从多样性、正确性、难度梯度、场景覆盖等多个角度评估数据的价值； 3.搭建并持续改进数据的获取、标注与合成链路，考察各类生产工具（标注系统、数据合成流水线、质检工具等）对最终产出的影响，结合量化指标与定性洞察推进流程迭代，不断抬高数据质量、产能与模型效果； 4.配合算法团队验证数据带来的实际增益，借助消融实验、归因等手段，识别有效的数据。
1.资源体系规划与渠道建设：基于大模型数据生产业务（各垂直行业专业知识）中长期需求，制定专家资源整体拓展策略，拓展多元专家引入渠道，搭建可持续、可规模化的专家资源池，保障业务资源供给； 2.制度流程与激励体系搭建：牵头设计、迭代专家全链路合作机制，包含合作准入、采购标准、分级体系、激励与考核履约制度；平衡成本管控、专家体验、业务履约效率，提升专家留存率、活跃度，实现专家资源高效复用； 3.质量管控与风险治理：统筹专家资质审核、技能评估、分级评价、动态汰换全流程管理；对齐内部数据生产业务需求，建立专家质量标准与风险管控机制，保障输出质量匹配大模型业务标准，识别并处理合作过程中的各类风险； 4.团队与业务运营管理：带领专家运营团队开展专家引入、对接、关系维护、问题闭环等日常工作；统筹处理重大专家诉求、突发合作问题，持续迭代创新合作模式，保障业务稳定运转； 5.数据驱动业务迭代：搭建模块核心指标体系，复盘资源供给、成本、履约、质量等业务数据，输出业务分析报告；基于数据反向优化拓展策略、流程机制，持续提升资源供给效率与专家产出质量； 6.跨部门协同：联动数据生产、采购、法务等内部团队，对齐业务目标，推动专家合作相关项目落地，解决跨模块卡点。