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游戏策划 (Game Designer)

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慎防招聘诈骗
我们想提醒您,近期新加坡出现招聘诈骗活动,有不法之徒冒充腾讯公司招聘人员以提供工作和投资机会的名义实施诈骗。 我们认真看待此事并已采取必要的行动。在与招聘人员接洽时,请保持警惕并核实其身份,也勿透过即时通讯或电话提供任何信息予可疑人士。
欲获取更多信息,请参阅 https://careers.tencent.com/zh-cn/declare.html。
光子 AI-专家游戏策划 深圳
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产品 五年以上工作经验 更新于2026年09月24日

  • “用户为本,科技向善”,是写在每位腾讯产品人心中的一句箴言。在互联网浪潮中,大众的生活已被深刻地改变,如何为用户创造价值、创造怎样的价值,需要每位产品人花费更长时间去体会与探索。在这里,你将与同样关注细节、关注本质、关注美好的同事一道,开启你的创造性工作。
岗位职责
  • 1.战略与规划。负责部门 AI 产品的整体规划与路线图制定,结合行业痛点定义核心价值场景;跟踪 AI 技术前沿与行业动态,分析竞品,确保产品长期竞争力;进行产品的市场与竞争分析,并调整产品策略; 2.产品全生命周期管理。主导产品从需求调研、方案设计、开发协同到上线迭代及效果复盘的全过程;负责将复杂的业务问题转化为可行的 AI 产品方案,明确技术边界与落地可行性;协调算法、研发、数据团队,确保产品技术方案的实施; 3.商业化落地与驱动。推动AI能力在具体业务场景中落地,解决实际问题,并对产品的商业结果负责;设计数据反馈闭环,通过效果复盘驱动产品持续优化。
岗位要求
  • 1.统招本科及以上学历,5 年以上游戏研发经验(策划角色加分)。有从 0 到 1 搭建AI产品或推动其规模化落地的成功案例,具备游戏或特定垂直行业背景者优先; 2.具备敏锐的技术触觉,关注并理解 AIGC、大模型(LLM)等前沿技术在垂直领域的应用趋势。擅长将新兴技术能力转化为用户可感知的游戏体验或业务价值,具备将复杂技术方案拆解为产品功能点的能力; 3.具备出色的商业化思维,能够评估技术投入的产出比(ROI),通过数据分析驱动产品体验的持续优化。逻辑严密,能够拆解复杂的业务挑战并提供系统化的解决方案; 4.具备卓越的项目推动力与资源整合能力,能有效沟通并驱动算法、研发及业务方达成目标。抗压性强,具备在不确定性环境下进行创新探索的自驱动力。
相关推荐岗位
游可爱-产品策划经理 深圳

IEG 产品 五年以上工作经验 更新于2026年09月18日

1.负责游可爱平台产品全生命周期管理,参与任务管理、达人合作、激励活动、征稿招募等核心模块的需求设计与迭代优化; 2.深度剖析游戏内容生态链条中运营、项目组、供应商、创作者等多方角色需求,抽象标准化业务流程并转化为可配置的平台功能; 3.主导从用户调研、竞品分析到PRD输出的全流程需求管理工作,协同设计团队完成原型设计,组织跨部门评审并推动方案落地; 4.构建内容效果评估体系,设计达人活跃度、任务转化率、结算效率等核心数据指标,搭建BI看板支持业务决策; 5.参与AI产品矩阵建设,包括智能推荐系统(游数智选)、内容理解引擎、AI创作工具等产品规划与落地实施; 6.探索AI Agent工作流应用场景,将重复性运营动作转化为可复用的智能技能,提升创作者服务效率和平台自动化水平; 7.持续优化平台基础能力,通过规则模型化、流程标准化建设增强系统扩展性,改善创作者端与运营端的使用体验。

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光子 AI-游戏模型评测专家 深圳

IEG 产品 五年以上工作经验 更新于2026年09月28日

1.构建游戏模型评测体系:通过紧跟先进模型及应用的前沿发展,设计全面、准确的多维度指标,建立覆盖多模态(文本/语音/图像/视频/3D等)生成、多模态理解等全面、多维度的评测体系; 2.构建游戏模型评测流程:协同多方相关团队梳理并构建游戏模型评测流程,定期监控模型效果,分析问题并提供优化方案,把模型评测流程高效落地; 3.积极洞察行业动态:持续完善评测体系、快速反馈行业动态及模型能力,发现行业模型以及应用的前进方向、亮点; 4.结果归因:通过各种数据分析方法,深度分析模型评测结果,为模型的更新调优提供精准的问题分析结论。

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腾讯游戏-多模态数据策略产品经理-视频生成方向 深圳

IEG 产品 五年以上工作经验 更新于2026年09月28日

1.负责视频生成方向多模态模型各训练阶段(PT/CT、SFT、RL)及核心训练模块(Caption、PE、Reward、质量算子等)的数据体系建设,深入理解模型能力演进路径,围绕模型能力需求规划训练数据体系,持续推动模型能力提升; 2.深入理解模型训练流程及不同阶段的数据特点,能够结合模型能力、评测结果及业务目标拆解数据需求,设计数据获取、数据生产、数据加工、数据配比、训练交付等完整方案,并协同算法、工程、评测、数据运营等团队推进落地; 3.建立并持续完善训练数据质量体系、生产规范、流程标准及效率指标,推动数据采集、过滤、分类、清洗、加工、精标、验收、交付及合规等全生命周期能力建设,不断提升数据质量、数据生产效率及模型迭代效率; 4.基于模型训练效果、离线评测、线上反馈及 Bad Case 分析,定位模型能力瓶颈及本质原因,持续优化数据策略、数据结构及数据分布,建立数据驱动模型持续迭代的闭环机制; 5.持续关注多模态模型及行业前沿技术,探索 AI 驱动的数据生产范式,包括但不限于自动化数据 Pipeline、Synthetic Data、Agent驱动数据生产等新方向,沉淀可复用的数据策略和数据生产方法论,不断提升数据生产效率及模型迭代效率。

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腾讯游戏-语音大模型数据策略产品经理-端到端同传 深圳

IEG 产品 五年以上工作经验 更新于2026年09月21日

1.建设多语种语音大模型(端到端同传、ASR、TTS等)训练数据体系,覆盖中文、英语、阿拉伯语、俄语、土耳其语、泰语、印尼语、越南语等20余个语种。与算法/产品团队协同,评估数据缺口,针对语种特点和模型需求制定数据建设路线与优先级; 2.统筹标注标准和标注资源,定义语音模型高表现力指标,为提升模型在音色多样性、韵律表现、副语言信息、情感表达、表达张力、流式自然度等方面表现提供数据方案;解决多语种在语音同传、翻译场景下的表达习惯、文化适配等问题; 3.建立数据生产规范,搭建智能化数据生产管线,覆盖清洗、预处理、加工、精标、验收等环节,提升中/低资源数据获取效率和质量;主导数据合成、Agent驱动数据生成等智能化数据生产技术的探索和应用,持续生产高质量训练数据,并把控数据合成与采集的合规风险。统筹数据供应商,负责供应商选型、交付标准制定与质量审计; 4.建立主客观结合的数据评价体系,统筹高质量评测集,开展数据质量评估和分析调优。跟踪数据配比与血缘,通过训练效果、离线评测、用户反馈及 Bad Case分析进行模型效果的数据归因,持续优化数据策略、结构与分布; 5.持续关注语音大模型前沿技术发展,沉淀多语种适配经验与数据方法论,形成可复用的标准,持续提升数据生产质量与效率。

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