关于职位
OutBrick 的 2,000 个棋盘在发布前都经过求解器通关，所以没有玩家会遇到死局。你将负责这条流水线并把它推向更远：生成既可解又有趣的棋盘，为它们评定难度，并设定让人觉得公平的目标步数。
你还将探索个性化——根据棋盘前的玩家调整难度节奏——但有一个硬性约束：OutBrick 没有分析 SDK，也不收集游戏数据，所以任何根据玩家进行调整的功能都必须在设备上运行。
你将负责
- 负责并扩展棋盘求解器，以及它对每个已发布棋盘的验证
- 为新章节打造程序化生成系统，包括难度分级和目标步数设定
- 研究节奏和提示的设备端个性化，且无需任何数据离开设备
- 开发工具，让设计师能自己生成、检查和调校棋盘
- 让流水线可重现，结果能向非专业人士解释清楚
你需要具备
- 扎实的 Swift、Python、C++ 或 Rust 软件工程能力——并且愿意在它们之间切换
- 有搜索与规划（A*、IDA*、带剪枝的 BFS/DFS、约束求解）或组合优化方面的经验
- 从数据到评估的机器学习实战经验
- 当简单的启发式方法更好时，有判断力选择它而不是模型
加分项
- 有游戏程序化内容生成的经验
- Apple 平台上的设备端机器学习（Core ML、Create ML、Metal）
- 发表过关于谜题、搜索或程序化内容生成（PCG）的论文、演讲或开源项目
不是每一条都符合？照样申请吧。我们宁可认识一个能在这个岗位上成长的人，也不想错过。
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