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1.参与WorkBuddy、腾讯设计Ardot、腾讯云PaaS产品（音视频、大数据）三大类产品的用户体验设计工作，为产品体验口碑，用户留存，关键任务成功率等核心体验指标负责； 2.探索 Agent产品、PaaS产品的交互信息架构与任务流程等设计，保证产品的可用性和易用性，关注产品细节，洞察用户真实需求，在增长和用户体验之间找到平衡； 3.协同产品团队，负责产品的可用性测试和体验结果回收，关注真实的客户反馈，通过数据，有依据得优化用户体验； 4.探索 Agent 在办公、协同场景中的创新体验，包括 Agent 与人协同，围绕产物发起协作分享，围绕任务的Agent体验等新形态。
1.作为游戏版本内容、活动及市场活动的核心对接窗口，负责与内外部相关方进行沟通、对齐并推动落地执行； 2.确保版本信息在内部各部门间准确、及时、无误地传递与同步，保障信息流转的高效性； 3.整合各方资源与需求，把控整体发行节奏，推动发行计划的顺利执行与落地； 4.负责跨部门协作流程的梳理与优化，确保各团队间协作顺畅高效，共同达成发行目标； 5.深度理解游戏版本内容，结合中国玩家需求，与合作模块联合制定本地化发行策略； 6.负责版本发行效果的回收与分析，通过复盘总结持续优化发行流程与策略，提升发行质量。
1.产品规划与迭代：负责海外程序化广告搭建与SDK的功能设计和系统迭代，提升投播效率、广告效果与变现表现； 2.解决方案与能力覆盖：结合不同媒体赛道及区域市场特性，设计差异化的流量与预算策略；结合市场动态与业务需要，持续优化广告SDK功能设计，推动能力的规模化覆盖； 3.数据驱动优化：基于SDK埋点数据、投放效果与变现效率指标等，定位问题并制定优化策略。
1.支持重点射击产品市场与用户研究工作； 2.负责重点产品的全生命周期的相关研究支持（包括产品定位、体验打磨、营销发行、长线运营），独立完成研究项目，输出具有强落地性的专业研究报告； 3.为产品提供用户洞察与理解，跟进相关研究项目。
1.负责相关外部平台基于AI进行发行能力或内容生态能力建设； 2.充分调研 IEG内部各游戏对外合作诉求，包括营销，内容，运营，拉新、回流等方向，基于AI提供相应工具支持； 3.结合AI优化现有活动及发行工具的提效， 实现全链路自动化。
1.负责企业级数据智能平台的数据治理核心模块（包括元数据管理、数据血缘追踪、数据标准制定、数据质量监控、数据资产目录构建、数据安全防护、指标治理等）的产品规划与设计工作，从需求调研、分析到最终上线交付，端到端推动全流程闭环管理； 2.深入对接业务部门、数据研发团队、风控合规团队，精准挖掘各方在数据治理过程中的痛点和需求，输出高质量的产品需求文档（PRD）、产品原型及详细业务流程方案，并全程推动需求落地实施与效果验收； 3.主导数据安全治理体系的建设工作，全面涵盖敏感数据的分级分类管理、数据脱敏策略制定、权限精细管控以及合规审计机制搭建，确保数据智能平台严格满足企业级安全与合规要求； 4.建立健全数据治理运营体系，精心设计数据健康度评分模型、考核机制以及问题闭环处理流程，对标海外先进标杆产品，推动数据治理从源头抓起并实现常态化、可持续运营； 5.紧跟技术发展趋势，结合大模型与AI Agent的先进能力，系统规划AI+数据治理的产品发展路线，着力提升数据治理工作的自动化水平和智能化程度。
1.技术支撑：为行业客户提供腾讯云通用计算和异构计算产品相关的技术咨询服务，充分理解客户需求及行业特点，提供公有云基础设施的设计方案和技术支持； 2.项目落地：针对特定行业客户输出需求说明、技术方案、落地推进、最终交付，以及过程中的问题处理，满足客户在iaas/paas产品上的需求跟进； 3.需求反馈：通过自身的专业技术能力，洞察行业发展趋势，对客户的需求进行洞察和挖掘，并形成产品的后续能力补充； 4.方案沉淀：对腾讯云本身以及结合云各类产品（容器/网络/存储/机器学习平台等）为客户进行具体解决方案文案的输出和持续更新； 5.产品宣导：对不同行业的其他架构师进行ai infra解决方案和最佳实践宣导，并在过程中进行方案和文案的优化和更新。
1.具备扎实的2D美术和概念设计能力与3D工具能力，擅长 “写实” 武器道具设计，与角色IP探索； 2.负责创作高质量的武器道具设计，角色IP探索，同时具备场景氛围设计能力者优先； 3.根据项目需求，对角色进行IP化包装设计，根据玩法需求设计相应枪械道具，协作主接口完善关卡视觉效果； 4.熟练运用3D软件进行基础模型搭建，具备原理性的硬表面设计，为2D创作提供精准的结构参考，确保概念设计的可行性与后续的落地准确性（如FPP与TPP视角验证）； 5.为项目提供IP开发方向的创意支持； 6.与美术，策划，程序团队紧密合作，确保概念设计符合项目需求和开发进度，并在概念设计的前期具备后续落地的前瞻性与规划。
1.负责融合 AI + AB 实验能力到不同游戏细分品类的数据决策和业务增长中，包括产品工作的规划、落地、复盘，打造数据驱动休闲游戏增长之路，对接腾讯国内、海外休闲游戏； 2.负责增长相关工具平台建设，包括不限于 AB 实验、因果推断、AI 数据分析，配置发布系统等。
1.负责海外客户大数据相关产品的 POC 全流程工作，包括方案设计、方案实施、产品答疑及性能调优等； 2.负责海外客户大数据相关产品的整体迁移上云方案设计与实施，解决迁移过程中的技术疑难问题，确保客户业务快速平稳迁移上云； 3.调研海外主流大数据平台（Snowflake、Databricks、BigQuery、Redshift、Azure Synapse/Fabric、ADF 等），输出标准化迁移方案和最佳实践； 4.沉淀海外不同场景的标准流程与通用方案，将场景需求输入工具团队，推动工具持续完善； 5.不定期赴海外客户现场，驻场支持 POC 及迁移过程中的技术攻坚与问题解决。
1.针对不同城市及不同客群特征，制定差异化的推广策略； 2.从 0 到 1 搭建专属的无畏契约网吧等线下发展体系，沉淀可复制的执行 SOP并推动落地； 3.拓展并经营全国网吧、连锁网咖、电竞酒店等线下合作，持续提升合作深度，促成游戏线下业态增长； 4.联动司内外多方合作团队，将游戏内容权益与门店活动深度结合，提升业主与玩家两端的体验。
1.负责云计算成本的预算/核算体系建设与优化，推进并完善腾讯云供应链成本管理方案优化与落地，包括基础设施、产品、行业客户的成本测核算方案落地； 2.负责成本分析与管理，跨部门沟通协调推动，支持成本方案落地与经营分析辅助决策； 3.负责成本运营数据相关报表与系统的完善，监控及异动分析， 推动业务增长与成本优化。
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.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。
1.活动策划与执行：独立设计司内专家相关活动方案（线上分享 / 线下沙龙 / 评选表彰等），完成主题策划、流程设计、物料准备、现场执行与事后复盘； 2.社群运营：负责专家社群的日常运营，包括群活跃维护、内容推送、话题互动、问题答疑与氛围营造，提升社群黏性与专家归属感； 3.礼品维护：根据活动与运营节点采买礼品，管理礼品库存与预算，完成分发、签收与台账登记，做到账实相符、有据可查。
1.负责大模型后训练数据质检体系建设，包括质量问题发现与分析，质检算子迭代、质量标准优化，持续提升数据质量，助力混元效果提升； 2.建设人机协同的质检、复核、归因与回归pipeline，协助内部高难专家数据标注提效提质，完善数据质量管理流程； 3.推动质检结果反哺数据生产和全链路优化，与模型业务团队紧密配合，形成持续迭代的数据质量闭环，支持模型持续迭代。
1.负责Data部门整体数据工程通用框架和平台建设，统筹部门算力规划、解决全模态数据存储/计算处理的难点，做好方案选型，资源协调沟通，支持好数据算法团队的数据存储、计算、分析、可视化、实验的需求。
1.负责大模型预训练/AI搜索业务的全网漫爬策略设计，解决资源发现和调度问题，覆盖全语种/多模态，提升有价值数据覆盖率、时效性； 2.页面质量，基于机器学习/NLP/LLM，构建高质量内容筛选策略，识别低质量/垃圾/重复页面，提高数据质量； 3.重复问题解决，优化URL/资源内容去重策略，提升爬虫抓取效率、内容转化和留存能力； 4.内容理解，基于BERT/GPT/LLM 等技术，构建网页内容理解、网页分类，助力大模型训练数据/AI搜索效果。
1.负责大模型用户共建相关产品、网页、平台和工具的设计与开发； 2.与算法、数据、产品及运营团队协作，将模型评测、Bad Case 收集、数据生产、用户反馈等需求产品化、平台化，提升数据生产和反馈闭环效率； 3.建设灵活、可复用的活动和任务平台，支持快速配置不同类型的数据征集、评测、反馈和众测任务，降低活动开发和运营成本； 4.探索更具互动性、趣味性和传播性的 AI 产品形态，提升用户对大模型产品的认知、参与和认同； 5.关注并应用 AI Coding、Agent 等新技术提升研发效率，探索 AI 产品交互和应用形态。
1.负责游戏内的3C、角色等模块，有角色战斗玩法和表现设计能力，能在落地角色玩法的同时把控战斗中的动作、视觉特效、摄像机运动和音效等细节； 2.在游戏引擎里使用编辑器，脚本，和蓝图来配置落地角色3C， 技能和玩法，并且独立调试和迭代角色手感； 3.与程序和美术团队协作，共同提高和改善制作工具及其工作流程。
1.负责根据项目需求制定测试计划，组织测试用例设计及评审并开展游戏产品测试，把控整体产品质量，并不断优化测试效率和提高测试质量； 2.负责与项目经理、产品策划和开发人员就项目需求、进度、质量风险等问题进行沟通，优化、提高团队与项目组之间的良好沟通渠道； 3.负责游戏产品的测试工作，包括但不限于游戏基础功能/玩法、系统/战斗/数值类，运营活动等测试，能够开展专项类测试的执行（如前后台性能、稳定性、弱网络、兼容性、安全类专项测试）以及测试工具的开发工作； 4.承担测试外包团队的建设和管理工作。
1.服务商生态运营：负责微信支付线下服务商生态的运营与经营，深度理解服务商的商业模式与盈利逻辑，通过政策、产品、激励等组合手段，激发服务商在重点行业的展业动力； 2.重点服务商拓展与共建：面向头部及潜力服务商开展对外拓展与商务合作，建立长期互信关系，联合打磨行业数字化解决方案，并推动在真实商户场景中落地验证； 3.行业洞察与需求挖掘：基于线下消费行业（零售、餐饮、生活服务等）与一线服务商、商户的真实调研，输出行业洞察与需求判断，反哺产品能力建设； 4.竞争应对：持续跟踪同业在服务商侧的策略动作，输出应对思路与打法建议。
