【岗位职责】 1.前线嵌入与AI工具落地：深入MLBB模式业务一线的开发与运营场景，将模糊的业务提效需求拆解为可执行的工程任务。基于AI大模型/Agent框架，在现场构建生产级的前端应用、自动化脚本或内部提效工具链； 2.AI输出的质量把关与二次开发：拒绝简单的"复制粘贴AI结果"。你需要根据MLBB模式业务的具体场景（如活动H5页、运营后台、数据看板），对AI生成的代码进行现场裁剪、重构和性能优化，确保输出物符合工程规范与业务预期； 3.复杂问题的AI辅助攻坚与人工兜底：在真实的项目环境下进行全栈调试，解决AI工具难以独立处理的"水土不服"问题（如极端兼容性、性能瓶颈、边界Case覆盖、安全漏洞等）。当AI输出不达标时，你能第一时间人工兜底、现场救火； 4.研发闭环与方法论沉淀：作为双向沟通的硬核桥梁，将一线使用AI工具踩过的"坑"、最真实的效率反馈以及业务场景的特殊需求，沉淀为标准化Prompt模板、AI辅助工作流和最佳实践，反哺并推动团队AI工具链的迭代升级。 【任职要求】 1.热爱游戏：始于热爱玩游戏，不止于“玩”游戏； 2.硬核技术底子：计算机或相关专业本科及以上学历； 3.日常使用ChatGPT/Claude/GitHub Copilot等AI编程工具，理解Prompt基本技巧，知道如何让AI输出更贴合工程需求，对特定应用场景、编写过有效的prompt，并举证； 4.有RAG+LLM使用经验或者模型微调能力的优先考虑； 5.极强的自驱与适应力：接受高频的跨工种协作模式，有较强的适应不同工种的心理弹性和主动学习能力。拒绝"只动口不动手"，必须是能写代码、能交付、能下地的实干派； 6.复合型沟通与业务理解力：具备优秀的跨部门沟通能力与共情能力，能够听懂策划的业务语言和运营的数据诉求，将其转化为精准的工程实现。能快速理解MLBB模式业务的场景语境； 7.前线破局与批判判断力：面对AI生成的代码，具备独立甄别能力——能敏捷定位潜在Bug、性能隐患、逻辑漏洞和边界遗漏，不盲从AI结果。面对高压的项目节点，能第一时间判断"哪些可以AI做、哪些必须人来做"，并给出可靠的现场方案。 加分项 (Preferred Qualifications) 1.有利用AI工具完成完整前端模块或项目的实战经验（含个人项目/开源项目），能用成果证明自己"会用AI，更敢改AI"； 2.熟悉Prompt Engineering，能设计结构化Prompt提升AI输出质量，或有过AI工作流自动化（如n8n、Dify等）实践经验； 3.有前端性能优化、可视化开发（ECharts/Canvas/WebGL）或Node.js工具链开发经验； 4.了解主流大模型（GPT-4、Claude、Gemini等）在前端开发场景的适用边界与局限性，对AI能力的"天花板"有清醒认知； 5.热爱游戏，对《Mobile Legends: Bang Bang》或MOBA品类有深入了解，能快速融入业务语境。