哔哩哔哩(bilibili|b站)招聘AI实习生

岗位介绍：
部门介绍

我们致力于探索前沿人工智能技术在游戏全生命周期中的深度应用。在这里，你将参与构建跨游戏品类的通用AI能力，方向涵盖个性化推荐与数据挖掘、大语言模型落地、多模态内容生成、强化学习博弈等。我们提供海量的用户数据、充足的算力支持以及广阔的业务场景，期待你的加入，共同打造下一代智能化游戏体验。

工作内容：（候选人将根据技术背景与业务需求，负责以下一个或多个方向的研发）


岗位要求：
1. 计算机、人工智能、数学或统计学等相关专业，本科及以上学历（硕士优先）；
2. 热爱游戏，对游戏行业有浓厚兴趣，了解主流游戏产品特性和玩家心理；
3. 具备扎实的机器学习/深度学习理论基础，熟练使用 Python / C++ / Go / Java 等至少一门语言，精通 PyTorch / TensorFlow 等主流AI框架；
4. 在以下任意一个或多个

职位描述

工作职责:
1、营销推荐：参与游戏营销推荐及用户增长算法研发，包括转化率预估（CVR）、用户价值预测（LTV）、因果推断、Uplift Modeling、运筹优化、个性化推荐等方向，提升用户转化效率及营销效果；
2、广告投放：参与游戏广告投放与商业化算法研发，包括 pLTV/ROI 预测、出价预测（Bidding）、转化回传预测、归因建模、投放策略优化、素材理解与优化等方向，提升广告投放效率与 ROI；
3、模型训练：参与 LAM 行为序列基座模型及游戏领域大模型建设，包括用户行为序列建模、Transformer、Embedding、预训练、SFT、LoRA、蒸馏、RLHF、DPO、GRPO 等训练及后训练技术；
4、大模型翻译：参与游戏出海多语言翻译及本地化算法研发，包括机器翻译（MT）、多语言大模型、RAG、SFT、强化学习、翻译质量评估（TQE）、LLM as Judge 等方向，探索大模型在游戏本地化生产及质量控制中的应用；
5、大模型对话：参与游戏内智能对话、AI NPC、游戏智能助手等算法研发，包括 LLM、RAG、知识库、Tool Calling、Memory、Multi-Agent、MCP 等技术，探索大模型及智能体在游戏内交互场景中的应用；
6、游戏 Bot：参与游戏 AI Bot 及游戏智能体算法研发，包括 Game AI、强化学习、模仿学习、多智能体强化学习（MARL）、Self-Play、Offline RL 等方向，探索强化学习、大模型与传统游戏 AI 的结合；
7、算法工程与业务落地：负责数据预处理、特征工程、模型训练与调优、离线评测及实验分析，支持算法线上部署，参与A/B实验设计与分析，推动算法在实际游戏业务中落地；
8、前沿技术探索：跟进大模型、推荐系统、广告算法、强化学习、AI Agent、Game AI 等前沿技术，探索AI在游戏场景中的创新应用。
工作要求:
1、计算机、人工智能、电子工程、数学、统计学等相关专业，本科及以上学历(硕士优先）；
2、具备扎实的编程基础，熟练掌握 Python，熟悉 pandas、numpy 等常用数据处理工具，熟悉 PyTorch、TensorFlow、scikit-learn 等至少一种机器学习/深度学习框架；
3、具备良好的数学和算法基础，熟悉机器学习、深度学习基本原理，对 Transformer、Embedding、LLM、强化学习等相关技术有一定了解；
4、在以下至少一个方向具备相关学习、科研、项目或实习经验：推荐系统/因果推断、广告算法、大模型训练与后训练、NLP/机器翻译、大模型对话/AI Agent、强化学习/Game AI；
5、有较强的数据分析能力、快速学习能力、工程实践能力与问题解决能力。

【加分项】
1、有推荐系统、广告算法相关经验，包括 CVR/LTV 预估、因果推断、Uplift、pLTV、广告出价、投放优化等；
2、有大模型训练或后训练经验，包括 Pre-training、SFT、LoRA、RLHF、DPO、GRPO、模型蒸馏等；
3、有 NLP、机器翻译或多语言大模型相关经验，包括 MT、Multilingual LLM、RAG、TQE、LLM as Judge 等；
4、有大模型对话或 AI Agent 相关经验，包括 RAG、Tool Calling、Memory、Multi-Agent、MCP、智能NPC等；
5、有强化学习或 Game AI 相关经验，包括 RL、MARL、Imitation Learning、Self-Play、Offline RL、游戏Bot等；
6、有 Kaggle、ACM/ICPC 等竞赛经历，或有相关科研论文、高质量开源项目、实际算法项目落地经验。

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