Обязанности:
О компанииМы — United Developers, международная IT-компания с более чем 10-летним опытом в разработке и поддержке мобильных решений для клиентов из Европы и США. Мы специализируемся на решениях компьютерного зрения и спортивной аналитике. Запускаем новое направление — интеллектуальные игровые боты на основе Reinforcement Learning и Imitation Learning для геймдев-студий. Задачи✳️ Проектирование архитектуры ML-ботов для FPS (observation space, reward function);✳️ Разработка пайплайна сбора данных из Unreal Engine (состояния, действия, события);✳️ Подготовка датасетов для обучения на основе реплеев и логов;✳️ Обучение моделей (Imitation Learning на данных игроков + RL для тонкой настройки);✳️ Интеграция моделей в Unreal AI Controller и настройка взаимодействия;✳️ Работа с игровыми системами (GAS, оружие) для точного исполнения действий;✳️ Оценка качества (реалистичность, win rate, A/B-тесты);✳️ Оптимизация производительности (inference в реальном времени под tickrate);✳️ Документирование решений и результатов для масштабирования.Технический стекML/AI: Python, PyTorch, Stable Baselines3, RLlib, OpenAI Gym / Gymnasium, Imitation Learning libraries (DAgger, BC), TensorBoard / W&BGame Engine: Unreal Engine 5 (C++, Blueprints), AI Controller, Behavior Trees, NavMesh, Gameplay Ability System (GAS), DemoNetDriver / Replay SystemData Pipeline: JSON/Protobuf для сериализации, NumPy, Pandas, серверные логи (dedicated server), телеметрические плагины UnrealNetworking: Dedicated Server архитектура, репликация, клиент-серверное взаимодействиеDevOps/Инфра: Git, Docker, Linux, SSH, удалённый тренинг на GPU Требования: ❇️ Опыт в ML/Deep Learning от 2-ух лет (PyTorch);❇️ Практический опыт с Reinforcement Learning (обучение агентов в симуляциях OpenAI Gym, Gymnasium, ML-Agents, или аналоги);❇️ Понимание Imitation Learning / Behavioral Cloning: обучение на демонстрациях, DAgger, reward shaping;❇️ Опыт работы с нейросетевыми агентами (MLP, CNN, RNN/LSTM для sequential decision-making);❇️ Python: уверенное владение, NumPy, Pandas, обработка больших датасетов;❇️ Понимание архитектуры мультиплеерных игр (клиент-сервер, репликация, game state, dedicated server);❇️ Опыт с Unreal Engine ИЛИ готовность быстро разобраться (C++, AI Controller);❇️ Понимание observation/action spaces, Markov Decision Process, policy gradient методов;❇️ Git, Linux, командная строка — уверенное владение;❇️ Английский B1+ (рабочая переписка и созвоны с зарубежными партнёрам);❇️ Умение работать самостоятельно в условиях удалённой part-time занятости. Условия: 🟣 Part-time: 20 часов в неделю, гибкий график;🟣 Полностью удалённая работа;🟣 Зарплата: 80 000 — 140 000 ₽/мес на руки (в зависимости от опыта и загрузки);🟣 Работа на стыке AI и GameDev с международной командой;🟣 Современный стек: Unreal Engine 5, PyTorch, Reinforcement Learning, Imitation Learning;🟣 Возможность перехода на full-time при масштабировании направления;🟣 Прямое участие в создании нового продуктового направления компании.Похожие вакансии