•在算法课程中，独立完成基于蒙特卡洛树搜索的棋类AI系统，并在学院科技节现场演示，对搜索剪枝、博弈树评估及实时决策优化有了深入理解。
•加入智能机器人实验室，使用C++编写多机器人协同搬运仿真程序，负责状态同步与动态避障模块，项目获校级创新实践优秀奖。
•参与COCOS2D-X开源社区中文文档翻译，组织校内游戏开发沙龙，带领团队完成一款基于物理引擎的弹射类小游戏，从零搭建了持续集成与自动化构建流水线。
•毕业论文《基于深度强化学习的游戏自动化测试框架》，利用DQN网络训练智能体自主探索关卡，生成覆盖性测试用例，获评优秀毕业论文。
北京幻境互娱科技有限公司 - 技术中心游戏研发人工智能应用
2018.03-2021.08
COCOS2D - X与人工智能算法集成工程师AI行为树引擎集成性能调优强化学习
北京
•主导公司中重度卡牌RPG项目中COCOS2D - X引擎与AI决策系统的深度集成，基于行为树与蒙特卡洛搜索树构建了一套动态出牌策略，使高难度副本的AI胜率分布更符合设计预期。
•与数据科学团队协同，将玩家行为序列建模为马尔可夫过程，并实现关卡内资源投放的自适应调节，在不增加负面反馈的前提下将付费转化率提升了4个百分点。
•针对Android低端机型的渲染瓶颈，重构了AI逻辑的帧调度机制，将Agent推理从主线程剥离，通过异步更新与LOD降频，使中低端设备平均帧率提升18%。
•主持内部技术分享会，推动轻量级推理引擎的集成，并封装了统一接口，使后续三个新项目的AI功能接入效率提升约30%。
北京星游网络科技有限公司 - 研发部休闲游戏技术驱动
2016.07-2018.02
COCOS2D - X开发工程师游戏架构物理引擎交互设计性能优化
北京
•作为核心开发，采用ECS架构思想重构了一款物理消除类游戏的底层框架，利用COCOS2D - X的Box2D集成实现了流畅的碰撞反馈与连锁消除逻辑，日活跃用户从2万稳定增长至5万。
•主导游戏内交互层的全面改版，引入手势识别与微动效反馈，并搭建A/B测试框架对按钮布局和弹窗节奏进行数据驱动优化，次日留存率提升8%。
•与美术团队共创了动态骨骼动画系统，将角色换装与表情变化模块化，减少美术资源包体积约25%，同时支持热更新下发新皮肤，显著缩短了活动上线周期。
•建立了完善的崩溃监测与热修复管道，针对部分机型特定场景下的渲染闪退问题进行了底层排查，将崩溃率从1.2%降至0.3%以下。
•该项目为一款大型多人在线角色扮演游戏，基于COCOS2D - X引擎开发，需为上百种怪物和NPC赋予拟人化战斗与交互行为。
•我负责设计并实现了AI决策层，将深度学习训练出的策略网络压缩为轻量模型，并通过自定义的C++推理运行时集成到引擎中，用于控制怪物的围攻、撤退与技能组合释放。
•针对多人同屏战斗场景，设计了基于空间哈希的分层AI更新策略，将服务器端AI逻辑的CPU开销降低了40%，同时支持了单服5000名活跃玩家的流畅运转。
•系统上线后，玩家对怪物AI的认可度显著提升，社区内关于“BOSS变聪明了”的讨论帖大量涌现，项目月活跃用户峰值达到80万。
•这是一款拥有数百个关卡的三消+模拟经营复合型游戏，需要根据玩家表现动态调整关卡参数，以保持心流体验。
•我构建了基于玩家流失风险预测的难度调整模型，使用梯度提升树对玩家的操作序列、失败节点和支付行为进行实时评分，并动态生成砖块分布、步数限制和道具掉落概率。
•将算法逻辑封装为独立的COCOS2D - X插件，通过lua脚本与游戏主逻辑进行数据交互，使策划可以无需修改代码即可调整难度曲线的敏感度，实现了运营策略的快速迭代。
•该功能上线后，游戏的平均在线时长从18分钟提升至22分钟，关卡通关率分布更趋合理，用户投诉率下降了15%。
深度学习框架应用（PyTorch/TensorFlow Lite） 跨职能协作与敏捷开发:
曾主导一个移动端休闲游戏项目的快速迭代，通过每日站会与可玩Demo同步，与美术、策划紧密协作，将核心玩法验证周期从3周压缩至10天，后期逻辑返工减少约30%。
数据驱动的产品优化:
在开发联网游戏时，利用服务器日志分析玩家在线时长与行为路径，发现组队功能活跃度偏低，通过重构匹配算法并引入任务引导，使组队参与率提升15%。
