腾讯
实习民企

岗位信息

招聘岗位
游戏具身智能
工作城市
上海
是否笔试
未明确
招聘批次
实习
发布日期
2026-09-21

📋 岗位职责 / 任职要求

岗位职责

课题背景:课题背景: 随着游戏产业迈向内容与体验驱动的新阶段,对游戏内人工智能(AI)提出了更高要求。传统游戏AI多依赖预设规则,行为刻板,难以适应复杂多变的开放游戏环境。为突破此瓶颈,我们提出“游戏具身智能”项目。本项目旨在研发新一代游戏AI技术,其核心是构建能够以游戏视觉、接口等多模态信息为输入,深度理解游戏语义、空间与任务的智能体。该智能体模拟人类“感知-决策-行动-反馈”的认知闭环,能通过端到端学习生成拟人化的决策与控制,并在环境中通过自我探索与反思持续进化策略,从而快速掌握并精通一类游戏。 课题价值: 项目成功后,将带来显著优势:一、创造高度拟人化的AI应用,如智能游戏虚拟主播、可交互的拟人AI队友等,极大增强游戏交互体验与可玩性;二、所训练的通用交互AI模型,其强大的环境理解与策略判断能力可迁移至游戏反外挂等场景,提升安全保障水平。综上所述,本项目是迈向通用游戏人工智能的关键一步,具有重要的技术价值与广阔的商业前景。 课题挑战: 1、高动态环境感知鲁棒性挑战:​​ 现有视觉模型对游戏画面中的遮挡、光影变化、特效干扰等​​容错性低​​,难以​​实时、精准​​地识别角色状态、环境威胁等多模态关键信息; ​2. 毫秒级精准动作生成与物理协同挑战:​​ VLA模型需在​​极低延迟​​下将高层策略解析为精确的键鼠/触屏操作流,并​​无缝适配不同游戏引擎​​的物理规则,当前模型对复杂3D环境的物理预测存在显著偏差; ​3. 长期一致性维持与跨域泛化挑战:​​ NPC需在长任务链中​​维持角色动机/情感的深度一致性​​,并实现​​知识向新游戏场景的迁移​​。现有技术难以平衡长时上下文记忆、推理效率与​​无监督跨域自适应​​; ​​4. 安全可信的人机协作机制:​​ 在深度理解玩家意图并动态调整协作策略的同时,亟需​​严格约束​​大模型固有的​​行为,建立清晰的伦理边界与控制机制。 具体工作: 参与游戏具身智能的算法研发,包括但不限于VLA、VA、World Model、RL等模型架构设计,算法效果优化,在线算法实验验证等。

任职要求

课题要求:基本素质: 具备扎实的计算机科学、人工智能或应用数学理论基础,拥有跨学科的技术视野与深厚的学术素养。在游戏机器人VLA(Vision-Language-Action)领域,展现出极强的独立科研攻坚能力与前瞻性思维,能深入探索大模型在游戏复杂环境与智能决策中的融合应用。具备长期主义的科研精神,致力于将前沿理论转化为在游戏场景下具备高度可行性的技术原型与实验成果。 技能要求: 1、理论深度:在大模型、计算机视觉方面积淀深厚,熟练掌握指令微调、迁移学习、强化学习等关键技术,并能够将其创新应用于游戏场景下的VLA任务中; 2、工程与实验能力:拥有出色的大模型工程化落地能力,精通面向游戏数据的高效合成与处理、大规模模型分布式训练,以及支持高实时交互的游戏场景推理部署与优化。 学术成果: 在CVPR、ACL、NeurIPS、ICML、ICLR等顶级会议发表过高质量论文,研究方向聚焦于大模型、游戏智能Agent,尤其在VLA相关领域有突出成果,体现出严谨的学术逻辑与技术创新潜力。

🏢 企业简介

总部深圳
📍 主要办公地点
深圳南山区北京海淀区上海徐汇区广州天河区成都高新区杭州西湖区武汉光谷南京鼓楼区长沙高新区西安高新区

投递方式

投递入口为会员专属,登录 / 注册 后查看(注册送 15 天免费试用)
🎁 内推码DS8DMTYZ / ESVW23填写可提高简历优先级(不保证录用)

🎯 AI校招画像 (来源:百度AI搜索+DeepSeek)

🏢 公司文化与工作氛围
- 加班文化曾引发员工公开抗议:2022年1月,一名腾讯应届生入职仅2个月,因连续20小时以上高强度加班、连续一周赶工,在公司约600人的群内公开怒怼高管,质疑"内测延期一天,软件项目是不是就倒闭了"、"有没有考虑过员工死活",随后辞职。该事件登上热搜,腾讯高管连夜回应称"认真反思,尽快整改"。 - 公司曾颁发"业务突破奖"奖励加班时长长的员工,这一做法直接触发了上述员工的辞职决定。 - 技术氛围浓厚,AI转型力度大:2027届校招中,AI全栈工程师、Agent开发工程师、AI应用工程师作为独立岗位覆盖全部六大事业群(CDG、CSIG、IEG、PCG、TEG、WXG),说明公司层面强力推动AI技术布局,技术导向明确。 - 对年轻人态度:该事件后腾讯公关回应"诚恳",媒体评价腾讯"学会了不要轻视任何一个年轻人"。
⏰ 加班情况与工作强度
- 连续20小时以上高强度加班 - 连续一周高强度赶工,仅为一个新版本上线 - 该员工描述"连续20多小时高强度并行设计开发,持续1周高强度完成200项产品和设计走查修改" - 该员工称"我们离ICU,真的就只有'再加一次班'的距离",其高中同学入职程序员半年即因连续加班突发脑溢血去世 - 加班与奖励挂钩:公司曾通过"业务突破奖"表彰加班时间长的员工,加班时长与绩效/奖励存在关联。 注意:上述加班案例发生在2022年,反映的是彼时部分业务线的情况;2027届校招当下的普遍加班强度
💰 薪资待遇与年终奖
- 应届年薪20万+ - 14-16薪(即年终奖折合2-4个月月薪) - 博士专项顶尖薪资 - 项目绩效激励 注意:20万+年薪为腾讯音乐的数据,不代表腾讯集团所有岗位的统一水平,不同岗位、不同学历、不同事业群差异可能较大。
🎁 福利体系
- 六险二金(社保五险+补充商业保险+公积金+企业年金) - 易居租房补贴 - 最高90万免息购房借款(需符合条件) - TME全平台会员(QQ音乐、酷狗、酷我、全民K歌等) - 音乐节演出门票 - 音贝福利积分 - 年度体检 - 节日礼品 - 腾讯音乐有导师带教制度:新人一对一导师带教,技术大咖配科学家导师 腾讯主体公司的五险一金缴纳比例、餐补、交通补、带薪年假天数等具体信息,
📋 校招流程经验
- 招聘时间线:腾讯2027校园招聘于2026年8月11日正式启动。 - 招聘对象:毕业时间在2026年1月-2027年12月期间的同学,国大陆(内地)以毕业证为准,港澳台及海外以学位证为准。 - 每人同时只可投递一个岗位 - 未在面试流程中的同学可随时修改投递岗位 - 面试流程中的同学也可修改投递岗位,但面试岗位以当前流程为准 - 投递岗位总数无上限 - 招聘项目务必选择"应届毕业生-2027校园招聘" - 投递时间建议:官方强烈建议8月投递,越早投递被发起面试和拿到offer的机会越多;大部分岗位会集中在8-10月完成面试和录用。网申无硬性截止时间,但早投递优势明显。 - 面试形式(腾讯音乐):线上面试。 - 腾讯音乐校招流程:网申 → 线上面试 → offer发放(比腾讯主体更简化,无笔试环节提及)。 - 岗位数量:腾讯校招官网共935个岗位,其中搜索"大模型"关键词可找到469个岗位。
🚀 投递建议与避坑指南
- 越早投递越有利:官方明确表示"越早投递简历,被发起面试和能拿到offer的机会越多",建议8月完成投递。 - 935个岗位中469个与大模型直接相关,占比约50% - AI全栈工程师、Agent开发工程师、AI应用工程师首次作为独立校招岗位出现,覆盖全部六大事业群 - AI编程工具使用是必备项(非加分项):岗位要求中明确写有"熟练使用AI编程工具(如Cursor、Claude Code等),能通过AI完成业务开发与应用搭建" - AI产品经理培训生为独立人才专项,与游戏策划培训生、投资分析并列,定位是培养"三年后的业务骨干" - 简历投递策略:每人同时只能投递一个岗位,需谨慎选择;未进入面试流程可以随时修改,建议先投递最匹配的岗位,再根据反馈调整。 - 加班问题需要关注:2022年有应届生因高强度加班(连续20小时+)公开抗议后辞职,投递前需评估自身对加班强度的承受能力。
👥 员工口碑与离职率评价
- 2022年应届生抗议加班事件是最典型的员工口碑案例:该员工入职2个月即辞职,主要原因是连续20小时以上加班、公司奖励加班时长,加上身边同学因长期高强度工作引发健康问题。 - 该事件引发全网关注,反映出部分员工对加班文化存在强烈不满情绪。 - 公司应对方式:高管迅速道歉、表态整改,媒体评价腾讯危机公关"反应很快、措辞诚恳"。
📈 热门岗位方向与招聘趋势
- 总体趋势:2027届校招整体核心趋势为全力扩招AI、大模型、技术研发类人才,技术岗占比和薪资待遇大幅提升,多地海内外岗位同步开放。 - 2027校招开放技术类、产品类、设计类、市场类、职能类五大类别岗位 - 技术岗位集中在大模型相关方向:935个岗位中469个与大模型直接相关(约50%) - 新增独立岗位:AI全栈工程师、Agent开发工程师、AI应用工程师(三年前不存在这些岗位),覆盖全部六大事业群 - AI产品经理培训生单独设立人才专项 - 腾讯音乐设置AI类岗位:AI全栈工程师、AI应用工程师、Agent开发工程师、AI算法工程师 - AI编程工具能力成为硬性要求:"熟练使用AI编程工具(如Cursor、Claude Code等)"被写入岗位要求必备项。 - 六大事业群均有AI岗位布局:CDG(企业发展)、CSIG(云与智慧产业)、IEG(互动娱乐)、PCG(平台与内容)、TEG(技术工程)、WXG(微信)。

ℹ️ 信息来源

本条招聘信息由校招宝转载自 腾讯校招官网,版权归原发布方所有,校招宝仅作信息聚合与导航。
招聘信息以官方原文为准,投递前请核实截止日期与要求。如涉侵权或信息有误,请邮件联系 kknee@qq.com,我们将在 24 小时内处理。