你将负责： 你将负责三消游戏核心算法（生成、掉落、消除、匹配）与难度控制算法的设计与实现；基于Python和强化学习框架构建Gym环境，训练AI进行闯关模拟，并根据成功率、步数等指标自动生成难度参数；引入对抗学习/自我对弈机制，辅助策划自动生成高质量关卡；搭建并维护分布式AI训练平台，将算法与模型集成至Unity；持续跟踪PPO、DQN等前沿技术，优化算法性能，并参与玩法讨论与数据分析，推动游戏体验提升。 我们需要你： 1、本科及以上学历，计算机、人工智能、应用数学、统计学或相关专业； 2、扎实的强化学习理论基础，熟练掌握MDP、策略梯度、价值函数等核心概念；精通DQN、PPO、DDPG、A3C等算法的原理与实现； 3、熟练使用Python编程，有强化学习实际项目经验，能够独立或主导完成自定义环境构建、模型训练、超参数调优及效果分析； 4、有游戏AI开发经验优先，特别是休闲类、三消、消除类游戏的关卡自动生成、难度评估或AI玩测相关项目经验； 5、熟悉PyTorch/TensorFlow等深度学习框架，了解分布式训练（如Horovod）者优先；对Unity引擎或C#有基本了解者优先（便于算法落地）； 6、强烈的游戏热爱，对三消、休闲消除类游戏有深入理解和热情；具备积极主动的学习精神，愿意持续钻研游戏算法与AI新技术； 7、优秀的团队协作能力、沟通表达能力和抗压能力，能够跨团队（策划、程序、数据）高效沟通。 这些加分项，我们会优先考虑： 1、有公开的强化学习游戏相关项目、GitHub开源作品或顶会论文发表经验。 2、熟悉程序化关卡生成（PCG）、对抗训练、多智能体强化学习（MARL）或分布式训练工具。 3、参与过完整游戏上线项目，了解玩家留存、付费转化等游戏数据指标。