Develop efficient and reliable game AI solutions based on actual business requirements, explore the application and implementation of deep learning/reinforcement learning technology in game AI, including:
1. Multi-Agent Reinforcement learning: train reinforcement AI agents in competitive or cooperative games, design new algorithms to improve the efficiency and effectiveness of multi-agent learning;
2. Imitation Learning: train imitation learning AI agents with different styles using human gameplay data;
3. GAIL: train reinforcement learning AI agents in games with limited human gameplay data as support, design algorithms to improve strength and humanization of the agent.
Follow the latest research publication in academia or industry and have an efficient implementation.
Communicate with other groups within our organization, explore pioneer game AI design techniques and generation approaches to improve end players' game experience.
● 実際のビジネス要件に基づいた効率的で信頼性の高いゲームAIソリューションを開発する。深層学習/強化学習技術をゲームAIに応用し、実装する。
具体的には以下の分野に取り組む：
● 学術界または業界の最新の研究成果をフォローし、それを効率的に実装する。
● 他部門とコミュニケーションを取り、ゲームAIデザイン技術や生成アプローチの先駆的な方法を探索し、最終的にゲームプレイヤー の体験を向上させる。
Master’s degree in Computer Science, Operations Research, Mathematics, or related fields.
Distinguished work (including but not limited to published papers, industrial projects, etc.) in related fields, and experience in both game AI and reinforcement learning.
Experience in the following deep reinforcement learning fields: Model-Free RL, Imitation Learning and Inverse Reinforcement Learning, Multi-Agent Learning, Exploration, Transfer and Multitask RL, Hierarchy RL.
Proficient in at least one programming language, familiar with deep learning platforms such as TensorFlow, Caffe, PyTorch, etc.
Excellent analytical and problem-solving skills, passionate about solving challenging problems.
Positive stress tolerance ability; good understanding of business intentions.
Preferred Qualifications:
Experience with LLM based agents.
Applicants with strong research ability and publications in top AI conferences (NeurIPS, IJCAI, AAAI, ICML, ICLR, etc.).
Passionate about the gaming industry, experience in game AI.
Excellent communication and collaboration skills.
● コンピュータサイエンス、オペレーションズリサーチ、数学、または関連分野の修士号を取得していること。
● ゲームAIおよび強化学習分野での優れた業績（論文、産業プロジェクト等）があること。
● 以下の深層強化学習分野における経験があること：モデルフリーRL、模倣学習と逆強化学習、マルチエージェント学習、探索、転送学習、マルチタスクRL、階層RL。
● 少なくとも1つのプログラミング言語に熟練していること、TensorFlow、Caffe、PyTorchなどの深層学習プラットフォームに慣れていること。
● 優れた分析力と問題解決能力を持ち、困難な課題に情熱を持って取り組むこと。
● ストレス耐性があり、ビジネス意図に対する良い理解を持っていること。
歓迎条件：
● LLM（大規模言語モデル）ベースのエージェントの経験があること。
● トップAI学会（NeurIPS、IJCAI、AAAI、ICML、ICLRなど）での研究発表経験があること。
● ゲーム業界に対する情熱、ゲームAIの経験があること。
● 優れたコミュニケーション能力と協力能力を持っていること。
テンセントは、雇用機会の均等を最重要視しています。私たちは、多様性がイノベーションを促進し、ユーザーやコミュニティに対してより良いサービスを提供する原動力になると確信しています。
社員一人ひとりが十分なサポートを受け、自身の目標と会社の目標を共に達成できるよう、モチベーションを高められる環境づくりを大切にしています。
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