機率工程師 ／ 遊戲後端工程師 ｜ 桃園 ｜ 2026/11 起可到職
我解兩種問題：讓遊戲數學上線前算得準、上線後對得上；把公司缺的基礎設施做成正式系統。
遊戲數值設計與伺服器工程師。十一年遊戲業資歷，其中九年遊戲後端 C++ 與機率設計並行，近一年半從零建立數值數據部門，交付 17 款上線遊戲的數學模型（含 3 款衍生版），並將派彩決策系統從提案、兩階段盲測勝出一路做到 Go 伺服器實作與交接。所有數學先建模、再模擬、再與伺服器交叉比對；所有伺服器先把邊界切乾淨再寫。
各案例頁面試時可實機展示
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職務範圍：遊戲數學設計 ｜ 本職之外： 看見缺口→ 跟同事確認痛點→ 做出原型→ 向主管報備並取得同意→ 成為正式系統→ 附文件交接
職稱機率工程師；公司未設部門主管職級，實際負責數值數據部門並帶領 1→3 人。公司於 2026/09 宣布解散，在職至 11 月完成交接。
上軌是本職，下軌是本職之外做出來、後來成為公司正式運作系統的東西。點任一條進入案例頁。
每個案例都用同一個結構呈現：當時的問題、為什麼沒有人負責、我先做了什麼、報備與決策、推行與結果、回頭看。
17 款上線（含 3 款衍生版）｜ 視訊實體機台 1、電子類 16 ｜ 其中 3 款帶領團隊成員完成
17 款遊戲總覽每款核心數學約一週完成、之後跟到上線：類型、動手月份、我的角色、怎麼驗證；含未上線與暫緩的總覽 LiveMines實體落球不照理論分布走，風控只能放在可控的變數上；以真實注單回放驗證三層風控；GLI 送審回覆兩項數學質疑（最佳策略 RTP 認定、信賴區間算法）後通過深挖 BingoSlot 逆向生成引擎PM 提案的玩法用正向機率模型做不出來，只能結果導向：先抽獎金、再生成對應盤面；把數學反過來寫，零超發、損耗補償深挖 數值設計方法論為什麼一款遊戲數學一週能做完、上線後還對得上：八個階段與建模 → 模擬 → 交叉比對 → 回放的驗證鏈文章2025/11 – 2026/09 ｜ 帶領 1 → 3 人
從零建立數值數據部門公司原本沒有數值、也沒有數據的人與文件；從零定交付標準、知識庫、MD5 版控，帶領 1→3 人流程 招募與面試沒有人知道怎麼面機率工程師與數據分析師；寫 JD 與面試腳本，把實戰題變成考題，例如刻意不給 Schema、看候選人會不會主動要文件 入職指引與試用期評核新人沒有驗收標準；用 PM 的真實需求當考題，審核時抓到兩個數學錯誤流程兩條線 ｜ 派彩決策從首月提案走到最後一個月的伺服器；數據基建把行為層、結果層、深挖三層補齊
派彩決策：從提案到伺服器
Slot 製作方案公司要轉做 Slot，還沒有自己的數學方法；入職首月比較四種做法，派彩決策系統從這裡開始提案 SlotBingo 錄製抽盤四種做法之一先做成原型，沒有被單獨採用；一年後成為派彩決策系統接入第二款遊戲的選盤機制併入派彩決策系統 數值系統兩階段盲測七套數值系統各說各話，沒人能判斷；882 組模擬加資訊熵量化「會不會被玩家猜到」，讓 PM 自己比出結論，勝出兩套決策依據 派彩決策伺服器老虎機最怕派彩失控；派彩決策系統以獎池水位決定每一轉該付多少，提了十三個月才在盲測勝出，RD 沒有這類遊戲後端經驗、評估風險高；兩週寫出參照實作，萬人百萬轉零錯誤後交接已交接數據基建三層
行為層：CA 事件收集與行為鏈路想知道玩家在哪一步離開，GA 給不了這個粒度；自建前端 Cocos 事件 SDK 與 Go 收集服務，20k events/s 佇列零累積，加上行為旅程分析頁運作中 結果層：BI 資料管線公司沒有數據分析，報表靠人手整理；第一版 DEMO 未通過，半年後第二版通過並自動化上線，成為主要分析工具運作中 深挖：注單分析工具三代上線後 PM 每週要決策，手上只有原始注單；做成單檔儀表板，分群、House 決策面板、落球卡方檢定與漏斗，PM 每週靠它下決定運作中 未採用的嘗試Lark 心得擷取分析器：群組心得自動擷取加 LLM 結構化，做完了但沒被採用未採用九年遊戲伺服器 C++ 開發與機率設計並行。這段沒有留下作品集素材，只列工作內容。
多媒體傳播業，500 人以上 ｜ 九年考績皆最高等級，含一次 S 級
更早：2015/05 – 2016/05 日本北海道 エウクレイア System Designer，遊戲系統、關卡、數值與 UI 設計，導入 Live2D 開發環境。2013/04 – 2015/03 日本工学院専門学校 ゲームクリエイター科。2012 下半年 – 2013/03 日本語言學校。2011/12 – 2012 中 兼職並申請日本學校。2010/07 – 2011/11 兵役。2006/09 – 2010/06 逢甲大學資訊工程學系。