⚠︎ Архивная вакансия
Эта вакансия была перемещена в архив. Возможно она уже не актуальна и рекрутер больше не принимает отклики на эту вакансию. Вы можете  найти актуальные похожие вакансии

AI Engineer Self-Play & Game AI Development удаленно от 2700

Частный рекрутер  Рекрутер Лилия Лепёхина ( сайт не указан )
Аккаунт зарегистрирован с email *@gmail.com
Сингапур
Сеньор
Информационные технологии • Инженер • Presale • Билд • Сетевой • Gamedev • ML/AI
25 февраля
Удаленная работа
Опыт работы от 3 до 5 лет
270 000 ₽
Описание вакансии

Привет)

Мы игровая студия, ориентированная на соревновательные игры. Мы обладаем большим опытом в области искусства и технологий, чтобы предоставлять услуги по разработке контента для игр.
Мы ищем AI Engineer – Self-Play & Game AI Development для усиления команды разработки.

Основная задача - разрабатывать масштабируемые интеллектуальные ИИ-агенты, способных учиться на взаимодействии с игроками и самообучаться для развития своих стратегий.

Что тебе предлагаем:
Гибкий график работы (удаленный)
Возможность работать над передовым искусственным интеллектом в играх
Совместная, быстро развивающаяся и инновационная среда

Чем предстоит заниматься:
Разработка и оптимизация моделей самообучения с подкреплением для игрового ИИ
Реализация клонирования поведения для обучения ИИ на основе данных об игроках-людях
Разработка и обучение агентов глубокого обучения с подкреплением (RL) для соревновательных игр
Оптимизация конвейеров обучения для масштабирования в распределенных облачных средах
Разработка инструментов для мониторинга, оценки и адаптации ИИ

Что хотим видеть в тебе:
Сильный опыт в области машинного обучения (ML) и обучения с подкреплением (RL)
Опыт работы с решениями для компьютерного зрения
Опыт работы с фреймворками глубокого обучения (PyTorch, TensorFlow, JAX)
Опыт работы с библиотеками обучения с подкреплением (Ray RLlib, Stable-Baselines3, OpenAI Gym)
Знание Python и C++ (или другого языка, ориентированного на производительность)
Уверенное знание методов самообучения и мультиагентного обучения
Опыт работы с игровыми средами (например, Unity ML-Agents, OpenAI Gym, Mujoco)
Знакомство с облачными системами обучения ИИ (AWS, GCP, Kubernetes или Ray)
Способность оптимизировать модели ИИ для принятия решений в реальном времени в сложных игровых средах
Опыт разработки игрового ИИ (поиск пути, деревья решений, методы Монте-Карло)
Опыт работы с графовыми нейронными сетями (ГНС) для обучения игровым стратегиям
Сильная математическая подготовка в области теории вероятностей, оптимизации и игр


Специализация
Информационные технологииИнженерPresaleБилдСетевой
Отрасль и сфера применения
GamedevML/AI
Уровень должности
Сеньор