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AI工程师

单位:欢乐互娱类别:互联网 / 电子 / 网游类型:社招地点:上海更新:2026-09-24

岗位信息

招聘单位欢乐互娱
工作地点上海
官方更新时间2024-01-22 14:14:32

职位描述

岗位定位

负责探索 AI 在 Unity 游戏研发和游戏内容生产中的实际应用,围绕 Unity Editor、游戏场景、玩法逻辑和客户端研发流程,研发可落地的 AI Agent、智能工具和自动化内容生成方案。

该岗位需要结合 Unity 工程体系、游戏研发流程与 Agent 技术,探索 AI 如何真正参与游戏的设计、构建、验证和迭代。

主要职责

1. Unity Agent 研发

研发面向 Unity Editor 的智能 Agent,使 AI 能够理解项目结构、场景对象、资源、组件和游戏逻辑。

构建 Agent 操作 Unity 的工具接口,包括场景编辑、资源查询、组件配置、脚本生成、运行测试和结果反馈。

探索基于 MCP、Tool Calling、Workflow、Multi-Agent 等技术的 Unity Agent 架构。

建立 Agent 执行过程中的权限控制、状态管理、错误恢复和结果验证机制。

2. 场景与内容自动生成

探索通过自然语言、策划配置或参考内容自动生成游戏场景。

实现地形、建筑、植被、灯光、碰撞体、导航网格和场景对象的自动布局与配置。

研究程序化生成、规则系统和生成式 AI 相结合的内容生产方式。

推动生成内容从“演示效果”走向可编辑、可复用、可持续迭代的生产资产。

3. 玩法自动化生成

探索从玩法描述、规则文档或配置表生成可运行的玩法原型。

研究任务、关卡、战斗规则、交互逻辑、NPC 行为等内容的自动构建。

探索 DSL、行为树、状态机、蓝图、配置系统与大模型之间的结合方式。

构建“需求描述—生成—运行—测试—修正”的玩法生成闭环。

4. AI 游戏研发工具探索

探索 AI 在客户端代码生成、代码理解、Bug 定位、性能分析和自动化测试中的应用。

研究 AI 在 UI 搭建、动画配置、资源检查、Prefab 制作和配置校验等流程中的应用。

与策划、美术、客户端、QA 和 AI 团队协作,识别高价值、可规模化的 AI 应用场景。

快速制作原型,通过真实项目验证应用价值并推动产品化。

5. 技术基础设施建设

建设 Unity 项目面向 AI 的上下文、元数据和知识表达体系。

设计稳定、可扩展的 Unity 工具 API 和 Agent Runtime。

建立生成结果的自动检查、测试、回滚和质量评估机制。

沉淀通用能力,形成可供不同游戏项目复用的 Unity AI 工具链。

任职要求

1. 具备扎实的 Unity 和 C# 开发能力,理解 Unity Editor、序列化、资源系统、Prefab、场景和运行时机制。

2. 具有完整游戏功能或客户端工具的设计与交付经验。

3. 熟悉 Unity 编辑器扩展、资产处理流程或研发工具链建设。

4. 具备较强的工程抽象能力,能够将复杂游戏流程转化为结构化、可调用的工具能力。

5. 对大语言模型、Agent、Tool Calling、RAG、MCP 或工作流编排有实际使用或开发经验。

6. 能够快速完成技术原型,并通过实验验证方案价值,而不是停留在概念讨论。

7. 具备良好的问题定义、跨团队沟通和独立推进能力。

8. 对 AI-Native 游戏研发有强烈兴趣,愿意持续探索尚未成熟的技术方向。

加分项

1. 有 Unity Editor 工具、关卡编辑器、技能编辑器、剧情编辑器或行为树工具开发经验。

2. 有程序化内容生成、PCG、地图生成或关卡生成经验。

3. 有游戏 AI、行为树、GOAP、状态机或 NPC 系统开发经验。

4. 有 Claude Code、Codex、LangGraph、AutoGen、PydanticAI 等 Agent 框架实践经验。

5. 有 MCP Server、IDE Agent、Computer Use Agent 或桌面 Agent 开发经验。

6. 熟悉 Unreal 蓝图、Unity Visual Scripting、DSL、IR 或图形化编程系统。

7. 有自动化测试、性能分析、游戏运行数据采集或自验证系统经验。

8. 具备 Python、TypeScript、Golang 等一种或多种语言的开发能力。

有开源项目、技术博客或可展示的 AI 游戏原型。

我们希望候选人解决的问题

1. AI 如何可靠地操作 Unity Editor,而不仅仅是生成一段 C# 代码?

2. 如何让 Agent 理解一个大型 Unity 项目的场景、资源和业务上下文?

3. 如何从自然语言描述生成真正可运行、可编辑的玩法原型?

4. 如何让场景生成同时满足规则、美术表现、性能和可维护性要求?

5. 如何验证 AI 生成结果是正确的,而不是依赖人工逐项检查?

6. 如何将单点 Demo 沉淀为能够在多个项目复用的生产工具?

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