【2026届春招】NLP算法工程师

NLP算法工程师 (游戏知识挖掘与RAG方向) 【岗位描述】 我们正在构建一个赋能下一代AI游戏内容创作的核心知识大脑。该岗位将专注于我们知识体系的基石——游戏数据挖掘、知识库构建与检索增强生成（RAG），致力于从全球最庞大的游戏数据中，提炼、组织并提供高质量的知识，直面该领域最前沿的工业级挑战。 【工作职责】 1. 负责前沿的检索增强生成（RAG）算法的研究与实现，持续优化包括多路召回、混合排序、信息抽取在内的核心技术链路。 2. 主导游戏知识库的数据挖掘工作，深入研究并实践针对海量游戏文本（如设计文档、剧情、玩家评论）的特征提取、实体链接、关系抽取等知识挖掘技术。 3. 探索并应用知识图谱等技术，将挖掘出的结构化知识进行有效组织，构建一个覆盖数十万游戏实体的、可扩展、高质量的知识库。 4. 追踪并复现信息检索（IR）、RAG、知识挖掘等领域的顶会论文，将学术界的前沿思想快速转化为可落地的技术方案。 5. 负责核心知识服务的算法接口开发与维护，为上层AI Agent提供稳定、高效的知识支持。

【任职要求】 1. 计算机科学或相关专业，硕士及以上学历优先，具备扎实的数学与计算机科学基础。 2. 具备卓越的Python编程能力与软件工程素养，对代码质量有严格要求。 3. 对自然语言处理（NLP）及信息检索（IR）有深刻的、体系化的理解，对知识挖掘与RAG技术链路有扎实的理论基础和实践经验。 4. 具备优秀的学术论文阅读和复现能力，能独立将前沿算法转化为高质量的工程代码。 5. 热爱技术，自驱力强，对用AI技术解决复杂的游戏创作问题有强烈的好奇心。 【加分项】 1. 在NLP/IR/Data Mining领域的顶会以第一作者发表过论文。 2. 有高质量、广受关注的个人开源项目，或在Kaggle等顶级AI竞赛中取得过优异名次。 3. 有处理超大规模数据集的实际工程经验。 4. 对知识图谱、图神经网络（GNN）有深入研究或项目经验。 5. 作为资深游戏玩家，能从技术角度分析和解构游戏系统。