职位描述：
我们正在寻找一名经验丰富的机器学习工程师，专注于游戏数据分析和社交媒体数据采集。该职位涉及游戏日志数据处理、分析及优化，同时需要使用多种大语言模型（如 GPT 等），并具备**提示词工程（Prompt Engineering）**能力，以提升游戏运营和用户体验。
岗位职责：
1.处理、分析和优化游戏日志数据，建立高效的数据处理管道，挖掘用户行为模式，支持游戏运营和决策。
2.采集并分析社交媒体数据，提取用户反馈和热点趋势，进行情感分析、话题挖掘。为游戏优化提供数据支持.
3.构建和优化机器学习模型，包括但不限于玩家分类、用户流失预测、推荐系统、反作弊检测等。
4.设计并优化**大语言模型（LLM）**的应用，基于 GPT、Claude、Llama 等大模型进行游戏数据洞察、自动化内容生成、客服对话等任务。
5.具备**提示词工程（Prompt Engineering）**能力，能针对不同任务优化 LLM 交互，提升模型效果。
6.编写高效 SQL 查询，进行数据提取、存储优化，并维护数据仓库。
7.与产品、运营、开发团队合作，推动数据驱动的游戏优化方案，提升玩家体验和商业价值。
岗位要求：
1.熟练使用 Python，掌握 NumPy、Pandas、Scikit-learn、TensorFlow/PyTorch 等机器学习框架。
2.掌握常见的机器学习算法，能够运用于玩家行为分析、个性化推荐、NLP 处理等领域。
3.熟悉 SQL，能够高效进行数据查询、分析及优化数据库存储结构。
4.具备 LLM 应用经验，能够熟练使用 GPT-4、Claude、Llama2 等大语言模型，并优化提示词（Prompt Engineering）。
5.具备日志数据分析经验，熟悉日志解析、清洗、存储及建模（如 ELK、ClickHouse、Spark Streaming）。
6.具备大规模数据处理经验，熟悉 Hadoop、Spark、Flink 等大数据工具优先。
7.具备 A/B 测试、用户画像、流失预测等分析经验者优先。
8.具备团队协作能力，能够清晰表达技术方案，并推动项目落地。
额外加分项：
掌握数据采集和爬虫技术，熟悉 Scrapy、Selenium、BeautifulSoup、Playwright 等工具。