小柚

13800138000|xiaoyou_dev@163.com|北京市

个人总结

计算机科学与技术专业应届生,专注于游戏AI算法与强化学习应用。熟悉PyTorch深度学习框架,具备从数据清洗到模型部署的全流程经验。在校期间主导过NPC行为树优化项目,有效提升了游戏交互的拟真度。渴望在游戏互联网领域深耕,用算法赋能玩家体验。

工作经历

AI算法实习生

网易游戏

2025-07 - 2025-10
  • 参与某MMORPG项目的智能NPC行为逻辑开发,基于有限状态机(FSM)结合效用理论,优化了超过50种非战斗场景下的NPC决策路径,使NPC行为重复率降低约15%。
  • 协助搭建离线强化学习训练环境,利用Python脚本自动化处理每日约2GB的玩家行为日志,为策略网络提供了高质量的状态 - 动作对数据。
  • 复现并改进了A*寻路算法在动态障碍物场景下的表现,将复杂地形下的寻路计算耗时从平均45ms缩短至28ms,提升了帧率稳定性。

项目经历

基于深度强化学习的MOBA游戏 bots 训练

个人独立项目

2024-10 - 2025-01
  • 使用PyTorch搭建PPO(近端策略优化)算法框架,在自定义的简化MOBA环境中训练AI Agent,使其在1v1对战中的胜率从随机初始化的10%提升至85%以上。
  • 设计了包含经济差、血量比、技能冷却等多维度的奖励函数,解决了稀疏奖励导致的收敛困难问题,将模型训练收敛所需的步数减少了约30%。
  • 实现了基于LSTM的状态编码器,使AI能够记忆过去10秒内的战场信息,显著提升了其在团战中的技能释放时机判断准确率。

游戏用户流失预测与数据挖掘

校企合作课题

2024-03 - 2024-06
  • 针对某休闲游戏脱敏数据集,利用TensorFlow构建二分类预测模型,通过特征工程提取玩家登录频率、付费间隔等20+个关键指标。
  • 采用SMOTE技术解决样本不平衡问题,最终模型的F1-Score达到0.82,能够提前3天识别出高流失风险用户,准确率达78%。
  • 编写可视化分析报告,向项目组展示了导致流失的关键行为模式,为运营制定召回策略提供了数据支撑。

教育背景

广东工业大学

本科 · 计算机科学与技术

2022-09 - 2026-06

技能专长

编程语言

Python · C++ · SQL

深度学习框架

PyTorch · TensorFlow · Keras

算法与理论

强化学习 (RL) · 监督学习 · 数据挖掘 · A*寻路 · 行为树

工具与平台

Git · Linux · Docker · Unity ML-Agents

技术类进阶2026/5/15

游戏 AI 算法工程师简历范文(游戏/互联网校招)

游戏 AI 算法工程师 游戏/互联网 应届生

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核心亮点

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展示 PyTorch、TensorFlow 在游戏 AI 中的实战项目经验
针对应届生优化结构,强调数据挖掘与算法落地能力

适用人群

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