遊戲博弈公司｜AI Engineer｜1年以上經驗可談-Ting

工作內容

- 依專案需求，設計、開發與優化遊戲 AI 之強化學習、模仿學習模型

- 建置遊戲狀態、動作空間、獎勵機制及模擬訓練環境

- 評估並導入合適的學習方法、模型架構與訓練策略

- 開發與維護分散式訓練、模型評估及實驗追蹤流程

- 分析遊戲對局與訓練資料，提升模型表現及訓練效率

- 將訓練模型整合為可部署之推論服務，並與遊戲後端系統串接

- 撰寫與維護技術設計、實驗結果及操作文件

- 與遊戲後端團隊協作，參與既有服務與相關技術之優化研發

Requirements

工作需求

- 1年以上機器學習或深度學習相關開發經驗

- 具強化學習、模仿學習或遊戲 AI 相關專案經驗

- 學士以上學位，資訊工程、人工智慧、數學、統計或其他相關領域

- 熟悉 PyTorch 或 TensorFlow 等機器學習框架

- 熟悉強化學習基本概念、模型訓練與成效評估方法

- 了解 Self-play、Reward Shaping、知識蒸餾或遷移學習等方法

- 具備演算法、資料結構、數值計算及實驗分析能力

- 熟悉 Python，具 Go、Lua 或 C/C++ 經驗尤佳

- 具備 Linux 環境操作經驗

- 熟悉 Git 與相關版控流程

- 熟悉 Docker 基本操作：能閱讀及維護簡易服務部署設定

- 具備良好的溝通、團隊協作及解決問題能力

- 具備主動學習能力與技術研究熱忱

加分條件

- 具模型上線、推論服務、模型版本管理或 CPU／GPU 推論切換經驗

- 具 FastAPI 或其他模型推論服務框架開發經驗

- 具 WebSocket、RPC、遊戲模擬器或後端系統串接經驗

- 具高併發服務、分散式系統或大規模資料處理經驗

- 具分散式訓練、多進程、多執行緒或 GPU 訓練調校經驗

- 具 MLOps、Kubernetes、CI／CD、Jenkins 或類似部署流程經驗

- 具 LLM、生成式 AI、NLP、CV 或資料處理相關經驗

- 具單元測試與技術文件撰寫經驗

- 熱愛遊戲，並對卡牌、策略或益智遊戲具有高度興趣