188****1164niu****@***.com北京28男游戏AI算法工程师在职北京25k-35k 
•主修人工智能方向课程，重点研究多智能体系统与强化学习理论，完成《博弈论在游戏AI中的应用》课题研究。
•担任校机器人社团技术负责人，带队参加全国大学生智能车竞赛，负责路径规划算法设计与实时决策系统开发。
•在《IEEE Transactions on Games》发表关于动态难度调整算法的学术论文，获导师推荐参与企业合作项目。
•负责游戏智能体的行为逻辑设计与优化，包括有限状态机、行为树等经典框架的扩展应用，以及将深度强化学习引入动态难度调节系统。
•与关卡设计师、程序工程师协作，根据玩法需求定制NPC交互模式，增强游戏策略层次与玩家代入感。
•定期组织算法技术评审会，分享AI性能调优经验，推动团队技术标准化建设。
•主导MMO游戏的AI架构升级，采用多智能体强化学习框架重构NPC生态，使玩家对NPC智能度的评分提升40%。
•探索神经架构搜索在游戏场景生成中的应用，完成技术验证原型，为产品团队提供可扩展的自动化生产方案。
•参与公司AI技术路线图制定，结合行业趋势提出下一代智能体技术储备方向。
•项目背景：为提升动作游戏的长期可玩性，开发能根据玩家操作习惯实时调整难度的AI系统。
•项目内容：基于玩家行为日志构建强化学习环境，设计包含操作频率、连击成功率等多维度的状态空间，训练智能体预测玩家能力变化曲线。
•项目成果：系统上线后玩家平均通关时长提升35%，高难度关卡挑战完成率增长28%，获公司年度最佳技术实践奖。
•项目背景：为开放世界游戏构建具有长期记忆与情感交互的NPC群体，增强玩家沉浸感。
•项目内容：结合图神经网络建模NPC关系网络，设计基于情感计算的对话生成模块，实现NPC对玩家行为的差异化反应。
•项目成果：测试版本中玩家与NPC互动频次提升50%，社交系统相关好评率达92%，成为产品核心差异化卖点。
热爱游戏AI技术，享受用算法为玩家创造智能互动体验的过程，对AI行为逻辑的合理性与趣味性有执着的追求。性格严谨细致，习惯反复调试算法参数直至效果理想，同时保持开放心态，乐于接受反馈并快速迭代。精通强化学习与深度学习算法，擅长将理论模型适配到实际游戏场景中，对数值平衡与智能行为设计敏感。持续跟踪前沿技术动态，喜欢尝试新技术在游戏AI中的创新应用，期望在该领域持续深耕，与团队共同探索更聪明的游戏交互方式。
技术工具链:
熟练掌握Unity ML-Agents与Unreal Behavior Tree工具集，能快速搭建AI原型并进行性能压力测试。
具备游戏引擎底层优化经验，曾通过CUDA加速AI计算模块使推理延迟降低60%。
