人工智能与COCOS2D - X融合开发工程师简历模板
熊猫简历人工智能与COCOS2D - X融合开发工程师简历模板，支持自定义板块、自定义颜色、AI润色、技能条、荣誉墙、一键更换模板，专业AI辅助一键优化人工智能与COCOS2D - X融合开发工程师简历内容，仅需5分钟即可拥有一份精美的人工智能与COCOS2D - X融合开发工程师简历模板，助力你获得「高薪职位」。
云端操作，实时保存
排版格式完整
打印效果最好
操作简单、制作快速，AI 智能优化
熊帅帅
13800000000
zhangwei@example.com
深圳
30
男
人工智能与COCOS2D - X融合开发工程师
在职
深圳
20k-30k教育经历
深圳大学 - 本科一本院校综合性大学
2013.092017.06
软件工程
- 系统学习了计算机科学与技术专业课程，包括《数据结构与算法》《计算机网络》《操作系统》等，为后续开发工作奠定了扎实的理论基础。
- 参与学校组织的软件项目实训，通过团队协作完成了小型管理系统的开发，锻炼了项目实践能力和团队沟通能力。
工作经历
腾讯科技（深圳）有限公司 - 游戏开发部互联网大厂游戏行业领先
2019.072023.03
人工智能与COCOS2D - X融合开发工程师AI开发游戏开发引擎融合
深圳
- 负责公司内部游戏项目中人工智能模块与COCOS2D - X引擎的融合开发工作。
- 优化游戏中AI角色的行为逻辑，使其更加智能和逼真，通过算法改进，使AI角色的反应速度提升了30%。
- 与美术、策划等团队密切合作，根据游戏设计需求，开发出具有特色的AI交互功能，如NPC智能对话系统，该系统上线后用户活跃度提高了20%。
- 持续维护和更新游戏中的AI与COCOS2D - X融合代码，确保游戏在不同平台上的稳定性和兼容性，修复了多个影响游戏体验的关键bug。
深圳某游戏科技有限公司 - 研发部创新型游戏公司成长型企业
2017.072019.06
人工智能与COCOS2D - X融合开发工程师技术主导引擎扩展团队培养
深圳
- 主导公司一款休闲游戏中人工智能与COCOS2D - X的融合开发，独立完成了AI对战系统的设计与实现。
- 运用机器学习算法，让游戏中的AI对手能够根据玩家的游戏风格进行自适应调整，使游戏的可玩性大大增强，该功能上线后用户留存率提高了15%。
- 对COCOS2D - X引擎进行二次开发，扩展了其对人工智能算法的支持接口，提高了开发效率30%。
- 带领初级开发人员进行技术培训和代码评审，提升团队整体技术水平，培养了3名能够独立承担AI与COCOS2D - X融合开发任务的工程师。
项目经历
《幻想神域》游戏AI与COCOS2D - X融合开发 - 核心开发工程师
2020.012022.12
腾讯科技（深圳）有限公司
- 该项目是一款大型多人在线角色扮演游戏（MMORPG），我负责其中的AI怪物与COCOS2D - X融合开发。
- 设计了基于行为树的AI怪物行为模型，使怪物能够根据不同场景和玩家行为做出多样化的反应，如巡逻、攻击、逃跑等。
- 优化了AI怪物的寻路算法，采用A*算法结合COCOS2D - X的地图数据结构，使寻路效率提高了40%，减少了游戏卡顿现象。
- 与团队协作完成了游戏中多个大型副本的AI设计，上线后副本通关率提高了25%，受到玩家好评。
《益智乐园》游戏AI与COCOS2D - X融合开发 - 开发工程师
2017.072018.12
深圳某游戏科技有限公司
- 参与公司一款益智类游戏的开发，主要负责AI解谜系统与COCOS2D - X的融合。
- 开发了基于规则推理的AI解谜算法，根据游戏关卡设计，生成不同难度的解谜任务，使游戏关卡丰富度提升了30%。
- 利用COCOS2D - X的动画系统，实现了AI解谜过程的可视化效果，增强了玩家的游戏体验。
- 通过数据分析，不断优化AI解谜的难度曲线，使游戏的用户满意度提高了20%。
个人总结
- 拥有[X]年人工智能与COCOS2D - X融合开发经验，熟悉游戏开发全流程。
- 熟练掌握多种AI算法（如行为树、A*寻路、机器学习等）与COCOS2D - X引擎的融合开发技巧。
- 具备丰富的项目实战经验，主导和参与多个成功游戏项目开发，能有效提升游戏的智能性和用户体验。
- 良好的团队协作能力和技术 leadership，曾带领团队完成技术攻关和新人培养。
技能专长
COCOS2D - X引擎开发
AI算法应用（行为树、A*等）
游戏逻辑设计
团队协作与沟通
荣誉奖项
2021年公司优秀员工
2020年项目创新奖
其他信息
机器学习在游戏AI中的进阶应用:
- 深入研究了机器学习算法（如强化学习）在游戏AI中的应用，通过实际项目案例，探讨如何让游戏AI更加智能化和个性化。
- 分享了在游戏开发中利用机器学习算法优化AI行为的经验，包括数据收集、模型训练、算法调优等方面，为同行提供了参考。
